本书讲述重要的机器学习算法，并介绍那些使用这些算法的应用和工具，以及如何在实际环境中使用它们。市面上已经出版了很多关于机器学习的书籍，大多数讨论的是其背后的数学理论，很少涉及如何使用编程语言实现机器学习算法。本书恰恰相反，更多地讨论如何编码实现机器学习算法，而尽量减少讨论数学理论。如何将数学矩阵描述的机器学习算法转化为可以实际工作的应用程序，是本书的主要目的。

计算机解迷宫问题通常用的是“穷举求解”方法，即从入口出发，顺着某一个方向进行探索，若能走通，则继续往前进；否则沿着原路退回，换一个方向继续探索，直至出口位置，求得一条通路。

约瑟夫双向生死游戏是在约瑟夫生者死者游戏的基础上，正向计数后反向计数，然后再正向计数。具体描述如下：30个旅客同乘一条船，因为严重超载，加上风高浪大，危险万分；因此船长告诉乘客，只有将全船一半的旅客投入海中，其余人才能幸免遇难。无奈，大家只得同意这种办法，并议定30个人围成一圈，由第一个人开始，顺时针依次报数，数到第9人，便把他投入大海中，然后从他的下一个人数起，逆时针数到第5人，将他投入大海，然后从他逆时针的下一个人数起，顺时针数到第9人，再将他投入大海，如此循环，直到剩下15个乘客为止。问哪些位置是将被扔下大海的位置。

持续交付：新产品的成长思维

2017年上半年 系统分析师 答案详解

腾讯云cdb(for mysql)在高可用的实践

唯品会运维平台建设的心路历程

支撑千万级用户的异地多点网络架构演进

虽然大部份企业都已构建了监控运维的能力，但以点对点的状态监控为主，难以应对复杂IT环境下的运维场景，相对互联网公司，能力缺失较大。

it运服务给传统电信运维带来了持续的冲击和阵痛，随着公司在成本方面的收缩策略，高成本的外包模式难以为继，自动化运维是大势所趋。

现实世界大数据应用复杂多样 , 可能会同时包含不同特征的数据和计算 , 在这种情况下单一的计算模式多半难以满足整个应用的需求 , 因此需要考虑不同计算模式的混搭使用 . 混合计算模式之集大成者当属UCBerkeley AMPLab 的 Spark 系统 , 其涵盖了几乎所有典型的大数据计算模式 , 包括迭代计算、批处理计算、内存计算、流式计算 (Spark Streaming) 、数据查询分析计算 (Shark) 、以及图计算 (GraphX). Spark 提供了一个强大的内存计算引擎 , 实现了优异的计算性能 , 同时还保持与 Hadoop 平台的兼容性 . 因此 , 随着系统的不断稳定和成熟 ,Spark 有望成为与 Hadoop 共存的新一代大数据处理系统和平台 . 本文详细研究和分析了 Spark 生态系统 , 建立了基于 Spark 平台的混合计算模型架构 , 并说明通过 spark 生态系统可以有效地满足大数据混合计算模式的应用

为了提高电力负荷预测的精度，应对单机运算资源不足的挑战，提出一种改进并行化粒子群算法优化的最小二乘支持向量机短期负荷预测模型。 通过引入 Spark on YARN 内存计算平台，将改进并行粒子群优化（ IPPSO ）算法部署在平台上，对最小二乘支持向量机（ LSSVM ）的不确定参数进行算法优化，利用优化后的参数进行负荷预测。 通过引入并行化和分布式的思想，提高算法预测准确率和处理海量高维数据的能力。 采用EUNITE 提供的真实负荷数据，在 8 节点的云计算集群上进行实验和分析，结果表明所提分布式电力负荷预测算法精度优于传统的泛化神经网络算法，在执行效率上优于基于 MapReduce 的分布式在线序列优化学习机算法，且提出的算法具有较好的并行能力。

四轴飞行器是一种物理结构较简单，体积较小，飞行容易控制的集现代微机电控制技术、微动力技术、高效电源技术于一体的飞行控制技术 . 本课题是以 STM32 单片机为控制核心，用集成加速度、陀螺仪的 MPU6050 姿态传感器采集四轴飞信器的飞行姿态信息、并融合以 NRF24L01 蓝牙无线传输方式接受来至遥控器的信号，通过串级 PID 控制方式控制四轴上的无刷直流电机以驱动螺旋桨获得相应飞行姿态 .完成了飞信器所需的硬件选型及电路设计，编写了系统控制程序，并进行了大量调试，选择合适的 PID 控制参数，使飞信器飞行稳定

四旋翼飞行器飞行效果的优劣取决于控制系统的性能和算法。本文设计的四旋翼飞行器的微处理器是STM32，利用 MPU6050 采集飞行器的姿态信息，借助 PID 算法调整系统 PWM 输出占空比，从而调整飞行器的运动。反复的试验表明，本设计能够实现四旋翼飞行器的基本飞行动作。

Linux现在已经成为一种广受关注和支持的一种操作系统，IDC是互联网数据中心，LinuxIDC就是关于Linux的数据中心。Linux公社是专业的Linux系统门户网站，实时发布最新Linux资讯，包括Linux、Ubuntu、Fedora、RedHat、红旗Linux、Linux教程、Linux认证、SUSELinux、Android、Oracle、Hadoop、CentOS、MySQL、Apache、Nginx、Tomcat、Python、Java、C语言、OpenStack、集群等技术。

随着电力系统智能化建设的不断深入和推进，电力系统数据呈现海量化、高维化的趋势。针对电力系统中的不良数据将导致电力系统状态估计结果的准确性降低，而传统聚类算法处理海量高维数据时单机计算资源不足，近年来较流行的 MapReduce 框架不能有效处理频繁迭代计算等问题，提出一种基于 Spark 的并行 K-means 算法辨识不良数据的新方法。

EXT2文件系统是EXT文件系统的升级，在Linux中得到了广泛的使用。

操作系统为用户态进程与硬件设备进行交互提供了一组接口——系统调用

tensorflow在图像识别上的应用

一般来说GDB 主要调试的是C/C++的程序。要调试C/C++的程序，首先在编译时，我们必须要把调试信息加到可执行文件中。