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搜索关键字:分析算法    ( 427个结果
JVM垃圾收集
判断对象是否存活的方法: 1、引用计数算法:给一个对象中添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它时,计数器就加1,引用失效时,计数器减1,当引用数量为0时,任务对象已经死了 缺点:当对象之间存在相互循环引用时,引用计数算法无法通知GC收集器回收 2、可达性分析算法:判断一个对象到GC ROOTS是否 ...
分类:其他好文   时间:2018-07-02 21:33:43    阅读次数:211
JVM----垃圾收集器
1.根搜索算法 1.可达性分析算法 该算法是用来判断一些对象是否存活的,这个算法的起点就是图中的GC Root,,从根开始往下搜索,搜索走过的路径称之为“引用链”,如果一个对象到根节点没有任何一条引用链的话,就说明这个对象是要被回收的。 如图,Object5、Object6、Object7虽然他们互 ...
分类:其他好文   时间:2018-06-26 01:10:00    阅读次数:191
6-15
单独的这样来说,时间过得真的是快,6月份已经开始过了一半的时间了,我想说的事情就是这件事情,自己的学习进度变得十分的缓慢,自己在爬虫方面耗费了大量的时间自己却没有做出一些比较有效果的成绩,这件事情和以前的事情相比,是自己学习方法的不对,而不是自己学习的问题。 网页分析算法可以归纳为基于网络拓扑、基于 ...
分类:其他好文   时间:2018-06-15 20:04:03    阅读次数:141
数据结构绪论(头大版)
∞本章是通过资源的导入解析了1.1数据结构的基本概念1.2算法和算法分析1.3算法描述与C语言数据类型 We will Start 1.1数据结构的基本概念 定义:数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机粗啊哦做对象及他们之间的关系和操作的学科1.1.2 :数词概念 1.数据(data): ...
分类:其他好文   时间:2018-06-01 23:16:43    阅读次数:240
用Python做数据分析 | 启航
以前做数据分析,很多是用Oracle或者MySQL,通过SQL来完成查询和统计数据分析,但是随着数据量的增大,数据库也跟随着发展为NoSQL数据库,由于数据库及其底层技术架构的变化,数据分析算法也随着变得复杂,而Python则实现这一任务适用的语言和工具。比如:In[36]:foriinrange(4):...:forjinrange(4):...:ifj>i:...:break...:pr
分类:编程语言   时间:2018-05-13 23:01:56    阅读次数:248
Linear Discriminant Analysis Algorithm
线性判别分析算法。 逻辑回归是一种分类算法,传统上仅限于两类分类问题。 如果有两个以上的类,那么线性判别分析算法是首选的线性分类技术。LDA的表示非常直接。它包括数据的统计属性,为每个类计算。对于单个输入变量,这包括: 每个类的平均值。 在所有类中计算的方差。 通过计算每个类的差别值并对具有最大值的 ...
分类:其他好文   时间:2018-05-11 14:41:44    阅读次数:148
被老板逼着实现了Excle的透视表分析算法
目前仅能实现二维二重表,后面功能会继续改进 package com.example.demo; import java.sql.SQLException;import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.Iter ...
分类:编程语言   时间:2018-05-09 20:50:32    阅读次数:207
理解树或树结点的深度与高度
一般情况 树的 结点 n 计算 深度:从根结点到n结点的数值 高度:结点n到叶子结点最大路径数值 根据<<数据结构与算法分析:c语言描述>> 4.1章描述 因此可以看出:此描述计算高度和深度的基础数值从 0 开始(还有网上其他说法,初始值为 1 ) 计算 结点C的 深度为 1,高度为 2 对于整树而 ...
分类:其他好文   时间:2018-04-20 13:34:38    阅读次数:231
JVM-垃圾收集算法、垃圾收集器、内存分配和收集策略
对象已死么? 判断一个对象是否存活一般有两种方式: 1、引用计数算法:每个对象都有一个引用计数属性,新增一个引用时计数加1,引用释放时计数减1。计数为0时可以回收。 2、可达性分析算法(Reachability Analysis):从GC Roots开始向下搜索,搜索所走过的路径称为引用链。当一个对 ...
分类:编程语言   时间:2018-04-14 18:04:40    阅读次数:228
语音识别学习资料入门整理
GMM-HMM语音识别模型原理篇隐马尔科夫模型-HMM-ATutorialOnHiddenMarkovModels0.概念:语音信号处理/模式识别/统计分析,1.算法:常用的深度学习算法,包括cnn/dnn/rnn/lstm;GMM/SVM/CRF/MaxEnt/HMM;对CTC有经验;2.框架:熟悉至少一种深度学习框架,包括kaldi,tensorflow,caffe,mxnet等;常用工具如C
分类:其他好文   时间:2018-04-03 17:24:57    阅读次数:344
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