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RSS订阅原创 【知识整理】设计模式大汇总
学习地址：https://www.runoob.com/design-pattern/design-pattern-tutorial.html1，工厂模式概念：工厂模式（Factory Pattern）是 Java 中最常用的设计模式之一。在工厂模式中，我们在创建对象时不会对客户端暴露创建逻辑，并且是通过使用一个共同的接口来指向新创建的对象。**意图：**定义一个创建对象的接口，让其子类自己决定实例化哪一个工厂类，工厂模式使其创建过程延迟到子类进行。主要解决： 主要解决接口选择的问题。何时使用.
2021-12-03 01:20:05
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原创 【服务器入门】快速配置轻量应用服务器（腾讯云）
文章目录服务器基本信息用户管理远程登录安装 ohmyzsh安装并配置MySQL安装Docker安装Nginx安装 Java搭建 Jenkins + GitHub安装 Jenkins参考文献服务器基本信息轻量应用服务器（腾讯云）：Ubuntu 18.04.1 LTShttps://console.cloud.tencent.com/lighthouse/instance网络：（公）x.x.x.x（内）x.x.x.x账号及密码：[email protected]/xxxxxxxxteam@x.
2021-08-03 23:26:13
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原创 【树型问题】从一次不太合理的需求中引发一个思考题
需求：在部门管理中，如果某个管理员对父部门拥有权限，则对其部门及其以下任何部门都有权限；如果对某个部门对所有子部门拥有权限，则表示对其父部门拥有权限。问题：现有一组含父部门节点和子部门节点的集合，根据已知的部门树形结构，要求消除含有父子关系节点，只保留最大权限的节点，例如：部门树形结构为[1, 1.1, 1.2, 1.2.1, 1.2.2, 1.2.3, 2, 2.1, 2.2, 3, 4]，部门1.1表示是1的子部门，1.2.1表示1.2的子部门，依此类推。** 用例**：部门树结构：[1, 1.1
2021-08-01 12:49:01
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原创 【Django基础】Django快速入门
本系列为 Django 官方文档学习笔记。文档地址：https://docs.djangoproject.com/zh-hans/3.2/contents/环境：macOS10.13.1 + python3.7.3 + Django3.2一，初识 DjangoDjango 最初被设计用于具有快速开发需求的新闻类站点，目的是要实现简单快捷的网站开发。设计模型Django 无需数据库就可以使用，它提供了 对象关系映射器，通过此技术，可以使用 Python 代码来描述数据库结构。应用数据模.
2021-05-10 22:47:10
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原创 大厂2021届秋招试题集
第一题 六位数题目详情/** * 六位数 * 时间限制： 3000MS * 内存限制： 589824KB * 题目描述： * 小团想要编写一个程序，希望可以统计在M和N之间（M<N，且包含M和N）有多少个六位数ABCDEF满足以下要求： * * (1) ABCDEF这六个数字均不相同，即A、B、C、D、E和F表示六个不同的数字。 * * (2) AB+CD=EF。即将这个六位数拆成三个两位数，使得第1个和第2个两位数的和等于第3个两位数。 * * （注意：AB、CD和EF都必
2020-09-20 12:23:07
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原创 【Leetcode刷题】题64. 求1+2+…+n
原题链接：https://leetcode-cn.com/problems/qiu-12n-lcof/题目描述求 1+2+...+n ，要求不能使用乘除法、for、while、if、else、switch、case 等关键字及条件判断语句（A?B:C）。思路分析本题抛开要求限制，算是入门级题目，但是加上条件限制却变成了一道思维拓展题，不涉及任何算法知识。这里给出两种解决方案：方法一：递归法，递归需要判断终止条件，除了 if 语句，还有 switch，逻辑运算符，进而可以突破 if 的限制.
2020-06-02 13:50:02
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原创 【Leetcode刷题】35. 搜索插入位置
原题链接：https://leetcode-cn.com/problems/search-insert-position/题目描述给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。你可以假设数组中无重复元素。思路分析分析题意，可以理解为给一个已排好序的数组“插入”一个数，求解其插入位置。这里给出两种解法。方法一：常规解法，逐一遍历每一个元素并与目标值比较，如果目标值大于前一个数而小于等与后一个数，那么应返回后一个数的.
2020-06-01 22:07:54
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原创 【Leetcode刷题】1431. 拥有最多糖果的孩子
原题链接：https://leetcode-cn.com/problems/kids-with-the-greatest-number-of-candies/题目描述给你一个数组 candies 和一个整数 extraCandies ，其中 candies[i] 代表第 i 个孩子拥有的糖果数目。对每一个孩子，检查是否存在一种方案，将额外的 extraCandies 个糖果分配给孩子们之后，此孩子有最多的糖果。注意，允许有多个孩子同时拥有最多的糖果数目。示例 1：输入：candies = .
2020-06-01 20:40:15
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原创 【Leetcode刷题】字符串模式匹配算法知多少
标题：【Leetcode刷题】28. 实现 strStr()原题链接：https://leetcode-cn.com/problems/implement-strstr/题目描述实现 strStr() 函数。给定一个 haystack 字符串和一个 needle 字符串，在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置 (从0开始)。如果不存在，则返回 -1。说明：当 needle 是空字符串时，我们应当返回什么值呢？这是一个在面试中很好的问题。对于本题而言，.
2020-05-31 02:34:29
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原创 【Leetcode刷题】680. 验证回文字符串 Ⅱ
原题链接：https://leetcode-cn.com/problems/valid-palindrome-ii/题目描述给定一个非空字符串 s，最多删除一个字符。判断是否能成为回文字符串。注意： 字符串只包含从 a-z 的小写字母。字符串的最大长度是50000。思路分析这题是回文判断的一个变式题，主要还是考查对双指针的理解。用 low 和 high 分别指向字符串 s 的首位和末尾，如果二者相等，则执行 low++ ，high-- ；如果不相等，则需要分两种情况：1）第 low .
2020-05-19 15:11:59
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原创 【Leetcode刷题】560. 和为K的子数组
https://leetcode-cn.com/problems/subarray-sum-equals-k/题目描述给定一个整数数组和一个整数 kkk，你需要找到该数组中和为 kkk 的连续的子数组的个数。思路分析方法一：此题最容易想到的暴力解法即枚举法，从数组的第一个元素开始，累加求和 sum 直到数组的最后一个元素结束（数组是无序，需要求的是连续的子数组，千万不能满足找到了第一个子数组就跳出循环，这是很容易忽略的地方），用一个整型变量counts 记录 sum == k 的个数，然后.
2020-05-15 11:45:46
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原创 【Leetcode刷题】9.回文数
原题链接：https://leetcode-cn.com/problems/palindrome-number/题目描述判断一个整数是否是回文数。回文数是指正序（从左向右）和倒序（从右向左）读都是一样的整数。思路分析由于整数的特殊性，如果为负数，则易知不是回文数（因为整数的末尾不可能出现符号）。方法一：此题最容易想到的就是把数字转成字符串 str，然后用双指针法(low，high)进行首尾遍历，当 str[low] != str[high] 说明不是回文；否则进行下一轮，low++，hi.
2020-05-14 14:13:22
185
原创 【Leetcode刷题】题3.数组中重复的数字
原题链接： https://leetcode-cn.com/problems/shu-zu-zhong-zhong-fu-de-shu-zi-lcof题目描述在一个长度为 nnn 的数组 numsnumsnums 里的所有数字都在 000 ~ n−1n-1n−1 的范围内。 数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字是重复，也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复的数字。思路分析通过阅读提干，不难发现，题目要求是从已知数组中找到重复元素即可。这里列出三种解题思路仅作参考：1）.
2020-05-08 23:39:45
213
原创 【数据库测试工具】认识Sysbench
本文基于课堂PPT笔记整理，主要介绍一下Sysbench及其简单使用，实验代码部分在代码中有重点注释，不另作说明。一，基准测试什么是数据库的基准测试？数据库的基准测试是对数据库的性能指标进行定量的、可复现的、可对比的测试。数据库的基准测试有何作用？对数据库的基准测试的作用，就是分析在当前的配置下（包括硬件配置、OS、数据库设置等），数据库的性能表现，从而找出MySQL的性能阈值...
2020-04-12 11:46:05
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原创 【论文笔记】《基于深度学习的中文命名实体识别研究》阅读笔记
作者及其单位：北京邮电大学，张俊遥，2019年6月，硕士论文摘要实验数据：来源于网络公开的新闻文本数据；用随机欠采样和过采样的方法解决分类不均衡问题；使用BIO格式的标签识别5类命名实体，标注11种标签。学习模型：基于RNN-CRF框架，提出Bi-GRU-Attention模型；基于改进的ELMo可移植模型。一，绪论1，研究背景及意义研究背景主要介绍的是时代背景及NER的...
2020-03-01 15:45:29
2509
原创 【大数据基础】Hadoop2.2.0集群环境搭建文档分享
一，准备环境PC基本配置如下：处理器：Intel(R) Core(TM) i5-3230M CPU @ 2.6GHz 2.60GHz安装内存（RAM）: 12.0GB系统类型：64位操作系统初始化四台Ubuntu-14.04_x64虚拟机，配置如下：内存：2GB处理器：1硬盘：40G网络适配器：NAT系统：Linux ubuntu 4.4.0-142-generic...
2019-11-14 20:43:38
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原创 【Java实践】Kettle从一次实验说起
一，安装Kettle1，关于简易安装Kettle第一次接触kettle（以前只是听过罢了），摸索了几天，在mac源码安装失败，转而快速安装。在mac上安装最新版kettle并成功启动代码如下：☁ ~ brew install kettle☁ ~ cd /usr/local/Cellar/kettle/8.2.0.0-342/☁ 8.2.0.0-342 cd libexec☁...
2019-11-12 14:07:47
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原创 【NLP基础】常见的距离公式说明
零，基本知识预备在二维平面中，设有两个向量 a→=(x1,y1)\overrightarrow{a}=(x_1,y_1)a=(x1,y1) , b→=(x2,y2)\overrightarrow{b}=(x_2,y_2)b=(x2,y2) ，θ\thetaθ 为 a→\overrightarrow{a}a 和 b→\overrightarrow{b}b 的夹角，则有：1）a→\over...
2019-11-09 11:40:12
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原创 【机器学习基础】相关向量机
本系列为《模式识别与机器学习》的读书笔记。一，⽤于回归的 RVM相关向量机（relevance vector machine）或者 RVM（Tipping, 2001）是⼀个⽤于回归问题和分类问题的贝叶斯稀疏核⽅法，它具有许多 SVM 的特征，同时避免了 SVM 的主要的局限性。此外，通常会产⽣更加稀疏的模型，从⽽使得在测试集上的速度更快，同时保留了可⽐的泛化误差。给定⼀个输⼊向量 x\...
2019-10-24 22:46:35
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1
原创 【机器学习基础】最大边缘分类器
本系列为《模式识别与机器学习》的读书笔记。一，最大边缘分类器考察线性模型的⼆分类问题，线性模型的形式为y(x)=wTϕ(x)+b(7.1)y(\boldsymbol{x})=\boldsymbol{w}^{T}\boldsymbol{\phi}(\boldsymbol{x})+b\tag{7.1}y(x)=wTϕ(x)+b(7.1)其中 ϕ(x)\boldsymbol{\phi}(...
2019-10-24 20:44:16
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原创 【机器学习基础】核方法
本系列为《模式识别与机器学习》的读书笔记。一，对偶表示有这样⼀类模式识别的技术：训练数据点或者它的⼀个⼦集在预测阶段仍然保留并且被使⽤。许多线性参数模型可以被转化为⼀个等价的“对偶表⽰”。对偶表⽰中，预测的基础也是在训练数据点处计算的核函数（kernel function）的线性组合。对于基于固定⾮线性特征空间（feature space）映射 ϕ(x)\boldsymbol{\phi}(...
2019-10-23 10:06:49
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原创 【机器学习基础】贝叶斯神经网络
本系列为《模式识别与机器学习》的读书笔记。一，混合密度网络作为逆问题，考虑机械臂的运动学问题。正向问题（forward problem）是在给定连接角的情况下求解机械臂末端的位置，这个问题有唯⼀解。然⽽，在实际应⽤中，我们想把机械臂末端移动到⼀个具体的位置，为了完成移动，必须设定合适的连接角。正向问题通常对应于物理系统的因果关系，通常有唯⼀解。图5.29～5.30，图5.29给展⽰了⼀个...
2019-10-19 11:43:05
1240
原创 【机器学习基础】神经网络正则化
本系列为《模式识别与机器学习》的读书笔记。一，相容的⾼斯先验神经⽹络的输⼊单元和输出单元的数量通常由数据集的维度确定，⽽隐含单元的数量 MMM 是⼀个⾃由的参数，可以通过调节来给出最好的预测性能。控制神经⽹络的模型复杂度来避免过拟合，根据对多项式曲线拟合问题的讨论，⼀种⽅法是选择⼀个相对⼤的 MMM 值，然后通过给误差函数增加⼀个正则化项，来控制模型的复杂度。最简单的正则化项是⼆次的，给...
2019-10-19 11:31:12
957
原创 【机器学习基础】Hessian矩阵
本系列为《模式识别与机器学习》的读书笔记。一，Hessian 矩阵反向传播也可以⽤来计算误差函数的⼆阶导数，形式为∂2E∂wji∂wkl\frac{\partial^{2}{E}}{\partial{w_{ji}}\partial{w_{kl}}}∂wji∂wkl∂2E注意，有时将所有的权值和偏置参数看成⼀个向量（记作 w\boldsymbol{w}w ）的元素 wiw_iw...
2019-10-16 09:47:50
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原创 【机器学习基础】前馈神经网络
本系列为《模式识别与机器学习》的读书笔记。一，前馈神经网络1，前馈神经网络基于固定⾮线性基函数 ϕj(x)\phi_{j}(\boldsymbol{x})ϕj(x) 的线性组合，形式为y(x,w)=f(∑j=1Mwjϕj(x))(5.1)y(\boldsymbol{x},\boldsymbol{w})=f\left(\sum_{j=1}^{M}w_{j}\phi_{j}(\bold...
2019-10-16 09:39:03
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原创 【机器学习基础】概率判别式模型
本系列为《模式识别与机器学习》的读书笔记。一，概率判别式模型考察⼆分类问题，对于⼀⼤类的类条件概率密度 p(x∣Ck)p(\boldsymbol{x}|\mathcal{C}_k)p(x∣Ck) 的选择， 类别 C1\mathcal{C}_1C1 后验概率分布可以写成作⽤于 x\boldsymbol{x}x 的线性函数上的logistic sigmoid函数的形式。类似地，对于多分类的...
2019-10-11 09:32:13
1107
原创 【机器学习基础】概率生成式模型
本系列为《模式识别与机器学习》的读书笔记。一，概率生成式模型⾸先考虑⼆分类的情形。类别 C1\mathcal{C}_1C1 的后验概率可以写成p(C1∣x)=p(x∣C1)p(C1)p(x∣C1)p(C1)+p(x∣C2)p(C2)=11+exp(−a)=σ(a)(4.36)\begin{aligned}p(\mathcal{C}_1|\boldsymbol{x})&=\f...
2019-10-11 09:16:47
780
1
原创 【机器学习基础】判别函数
本系列为《模式识别与机器学习》的读书笔记。一，分类线性模型概述分类的⽬标是将输⼊变量 x\boldsymbol{x}x 分到 KKK 个离散的类别 Ck\mathcal{C}_kCk 中的某⼀类。 最常见的情况是， 类别互相不相交， 因此每个输⼊被分到唯⼀的⼀个类别中。因此输⼊空间被划分为不同的决策区域（decision region），它的边界被称为决策边界（decision boun...
2019-10-09 23:20:39
2032
原创 【机器学习基础】总论
本系列为《模式识别与机器学习》的读书笔记。一， 概率论1，离散型随机变量概率假设随机变量 XXX 可以取任意 的 xix_ixi ，其中 i=1,… .,Mi = 1, \dots. , Mi=1,….,M ，并且随机变量 YYY 可以取任意的 yjy_jyj ，其中 j=1,…,Lj = 1,\dots , Lj=1,…,L。考虑 NNN 次试验，其中我们对 XXX 和 YYY 都...
2019-10-07 22:29:21
435
原创 【机器学习基础】贝叶斯线性模型
本系列为《模式识别与机器学习》的读书笔记。一，贝叶斯线性回归1，参数分布关于线性拟合的贝叶斯⽅法的讨论，⾸先引⼊模型参数 w\boldsymbol{w}w 的先验概率分布。现在这个阶段，把噪声精度参数 β\betaβ 当做已知常数。⾸先，由公式(3.8)定义的似然函 数 p(t∣w)p(t|\boldsymbol{w})p(t∣w) 是 w\boldsymbol{w}w 的⼆次函数的指数...
2019-10-07 21:37:14
1725
原创 【机器学习基础】线性基函数模型
本系列为《模式识别与机器学习》的读书笔记。一，线性基函数模型1，线性基函数回归问题的⽬标是在给定 DDD 维输⼊（input） 变量 x\boldsymbol{x}x 的情况下， 预测⼀个或者多个连续⽬标（target）变量 ttt 的值。通过将⼀组输⼊变量的⾮线性函数进⾏线性组合， 我们可以获得⼀类更加有⽤的函数， 被称为基函数（basis function）。回归问题的最简单模型...
2019-10-07 20:40:16
3178
原创 【机器学习基础】概率分布之指数族分布
本系列为《模式识别与机器学习》的读书笔记。一，指数族分布1，指数族分布基本概念参数为 η\boldsymbol{\eta}η 的变量 x\boldsymbol{x}x 的指数族分布定义为具有下⾯形式的概率分布的集合公式(2.106)：p(x∣η)=h(x)g(η)exp{ηTμ(x)}p(\boldsymbol{x|\eta}) = h(\boldsymbol{x})g(\bold...
2019-09-29 20:35:53
1504
原创 【机器学习基础】概率分布之高斯分布
本系列为《模式识别与机器学习》的读书笔记。一，多元高斯分布考虑⾼斯分布的⼏何形式，⾼斯对于 x\boldsymbol{x}x 的依赖是通过下⾯形式的⼆次型公式(2.30)：Δ2=(x−μ)TΣ−1(x−μ)\Delta^{2} = (\boldsymbol{x} - \boldsymbol{\mu})^{T} \boldsymbol{\Sigma}^{-1}(\boldsymbol{x...
2019-09-29 18:11:43
1670
原创 【机器学习基础】概率分布之变量
本系列为《模式识别与机器学习》的读书笔记。1，二元变量考虑⼀个⼆元随机变量 x∈{0,1}x \in \{0, 1\}x∈{0,1}。 例如，xxx 可能描述了扔硬币的结果，x=1x = 1x=1 表 ⽰“正⾯”，x=0x = 0x=0 表⽰反⾯。我们可以假设有⼀个损坏的硬币，这枚硬币正⾯朝上的概率未必等 于反⾯朝上的概率。x=1x = 1x=1 的概率被记作参数 μ\muμ，因此有公式(...
2019-09-29 15:49:07
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原创 【机器学习基础】从回归问题引基础：多项式曲线拟合
本系列为《模式识别与机器学习》的读书笔记。举例：多项式曲线拟合假设给定一个训练集。这个训练集由 xxx 的 NNN 次观测组成，写作 x≡(x1,…,xN)T\mathbf{x}\equiv(x_1,\dots, x_N)^Tx≡(x1,…,xN)T ，伴随这对应的 ttt 的观测值，记作 t≡(t1,…,tN)T\mathbf{t}\equiv (t_1,\dots, t_N)^T...
2019-09-17 21:46:01
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原创 【资源共享】eBook分享大集合
文章目录eBook分享大集合服务器系统类机器学习类算法类网络类程序语言类C/C++语言Python语言Java语言PHP语言C#/.NET语言Web技术数据库类OracleMySQLSQL Server大数据类其他系列IT思维类非书籍类架构设计类敏捷开发类LFS(100M+)GitHub上传100M以上文件解决方案eBook分享大集合主要以IT领域经典书籍收藏，以备不时之需。福利传送门：【...
2019-08-28 17:59:58
798
原创 【经典算法】字符串转换成整数
本系列为《编程之法：面试和算法心得》的读书笔记。算法1.3：字符串转换成整数题目描述输入一个由数字组成的字符串，把它转换成整数并输出。例如:输入字符串“123”，输出整数为123。给定函数原型 int StrToInt(const char *str)，实现字符串转换成整数的功能，不能使用库函数atoi。分析与解法思路分析：当扫描字符串的第一个字符“1“时，由于是第一...
2019-08-13 12:11:28
949
原创 【经典算法】字符串旋转和包含算法
本系列为《编程之法：面试和算法心得》的读书笔记。为了即将踏入研究生之路，特此需要做一些计算机相关基础知识的积累，以弥补算法知识，谨以此开始自己的算法学习之路。算法1：旋转字符串题目描述给定一个字符串，要求把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部，如把字符串“abcdef”前面的2个字符’a’和’b’移动到字符串的尾部，使得原字符串变成字符串“cdefab”。请写一个函数完成此功能...
2019-08-08 14:17:45
354
原创 【Python编码规范】库
本系列为《编写高质量代码-改善Python程序的91个建议》的读书笔记。温馨提醒：在阅读本书之前，强烈建议先仔细阅读：PEP规范，增强代码的可阅读性，配合优雅的pycharm编辑器(开启pep8检查)写出规范代码，是Python入门的第一步。建议36：掌握字符串的基本用法Python小技巧：Python遇到未闭合的小括号会自动将多行代码拼接为一行和把相邻的两个字符串字面量拼接在一起的。...
2019-05-12 23:11:06
347
SQL2012高可用性解决方案
2014-04-16
Python模拟登录问题，用Requsts实现
2015-05-28
关于jQuery的toggle方法
2015-01-13
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