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RSS订阅原创 Java线程间的通信方式
**定义：**当多个线程共同操作共享的资源时，线程间通过某种方式互相告知自己的状态，以避免无效的资源争夺。通信的方式：**线程同步：**即当有一个线程在对内存进行操作时，其他线程都不可以对这个内存地址进行操作，直到该线程完成操作， 其他线程才能对该内存地址进行操作。同步的话，仅仅传递的是控制信息，就是我什么时候运行结束，你什么时候可以来。对于线程间通信来说，线程间同步可以归纳为线程间通信的一个子集，对于线程通信指的是两个线程之间可以交换一些实时的数据信息，而线程同步只交换一些控制信息。在java中有几个关于
2022-06-27 21:11:30
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原创 Docker常用命令
文章目录一、docker中镜像和容器的区别是什么1.1 镜像1.2 容器二、Docker一些常用命令一、docker中镜像和容器的区别是什么在初学docker的时候，直接是去仓库拉去对应的镜像，然后根据网上的教程启动之后就直接使用了，后来关闭了正在运行的容器，然后重新打开之后发现以前的东西都不见了，以为是docker出了问题，查了一圈才发现是自己误解了Docker中镜像和容器的关系。1.1 镜像 假设Linux内核是第0层，那么无论怎么运行Docker，它都是运行于内核层之上的。这个Docke
2022-05-13 11:22:17
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原创 Windows上的docker部署以及conda环境配置
一、Windows安装配置docker当前Docker版本安装条件：1.Windows10；2.Hyper-V已经启用3.相关软件对应下载官网：[Docker](Install Docker Desktop on Windows | Docker Documentation)文章目录一、Windows安装配置docker1.1 检查/开启Hyper-V1.1.1找不到Hyper-V选项？1.2 下载并安装Windows版Docker：Docker for Windows2. Docker 配
2022-05-13 10:36:05
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原创 蓄水池抽样算法(reservoir sampling)
> 场景：在**长度未知**的数据流中，**等概率**地采样一定数量的数据。即，数据量N未知，若要求采样k个数据，采样概率保证$\frac{k}{N}$。>> 要求：只遍历一遍数据，空间复杂度：$O(N)$。>> 内容提要：算法主要思想、证明、LeetCode真题、Java源码。
2022-04-25 23:10:53
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原创 Idea配置LeetCode插件
文章目录截止目前使用的软件版本：插件名称:LeetCode Editor安装插件：配置LeetCode Editor文件名格式模板代码模板最终代码使用首先配一下文件格式插件按钮在IDEA右下角cookie登录IDEA利用插件可以在本地很方便地管理、运行、调试、上传LeetCode，他提供了代码模板，可以自动命名文件等一系列快捷人性化的操作。截止目前使用的软件版本：截止：2021年12月17日IDEA：IntelliJ IEDA 2021.2.3LeetCode Editor：7.3 shuzi
2021-12-17 12:43:32
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原创 Java基本语法| 静态方法&非静态方法
静态方法&非静态方法静态方法&非静态方法静态方法和非静态方法的区别1. 调用对象、引用变量不同2.调用方法不同3.声明周期不同静态方法&非静态方法方法整理上主要分为三种：构造方法非静态方法（实例方法/普通方法）：不含有static关键字修饰的普通方法，又称为实例方法，成员方法。静态方法（类方法）：由static关键字修饰的方法，又称类方法、属于类，不属于对象，在实例化之前就可以通过【类名.方法名】静态调用。静态方法和非静态方法的区别1. 调用对象、引用变量不同
2021-12-14 20:04:46
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原创 Java数据结构|HashTa哈希表（含java源码）
HashTable哈希表HashTa哈希表从Google的一道真题开始分析示图说明代码定义员工个体类定义员工链表类定义HashTable类测试代码HashTa哈希表哈希表也称为散列表，是根据关键码值（key value）而直接进行访问的数据结构。就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。下面就以一个通过哈希表管理链表的例子说明，此处的哈希表实质上就是一个数组，即用数组管理链表。从Google的一道真题开始看一个实
2021-11-23 21:27:33
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转载 MySQL环境搭建
MySQL环境搭建MySQL环境搭建1. MySQL的卸载步骤1：停止MySQL服务步骤2：软件的卸载步骤3：残余文件的清理步骤4：清理注册表（选做）步骤5：删除环境变量配置2. MySQL的下载、安装、配置2.1 MySQL的4大版本2.2 软件的下载2.3 MySQL8.0 版本的安装2.4 配置MySQL8.02.5 配置MySQL8.0 环境变量2.6 MySQL5.7 版本的安装、配置2.7 安装失败问题3. MySQL的登录3.1 服务的启动与停止方式1：使用图形界面工具方式2：使用命令行工具3
2021-11-22 22:34:44
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原创 sklearn分类指标函数sklearn.metrics.classification_repor的用法详解（含源码）
sklearn.metrics.classification_repor调整方法及参数：参数说明parameters:Returns:例子（官方文档）代码分析（针对第一个例子）该函返回一个人类指标的结果，包括样本的precision、recall、accuracy、f1-score等调整方法及参数：from sklearn.metrics import classification_reportsklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pre
2021-11-21 17:05:31
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翻译 处理在多标签分类任务中数据不平衡问题——多标签合成少数类过采样技术（Multi label Synthetic Minority Over-sampling Technique,MLSMOTE）
Multi label Synthetic Minority Over-sampling Technique,MLSMOTEMLSMOTE代码（Python）在处理分类问题时，类别失衡是我们经常遇到的问题，也是经常出现在实际使用场景中的问题。类别失衡会给预测任务带来挑战，并且会导致少数类别的预测效果较差因为大部分机器学习算法的假设场景是类别（数据）平衡的前提。本文原始链接 MLSMOTE分类是一种有监督学习技术，是将目标数据分类至提前已经定义好的类别中。大多数有监督学习方法，基于一种正式的设定，
2021-10-13 10:03:03
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原创 时序聚类论文|k-Shape: Efficient and Accurate Clustering of Time Series
k-Shape: Efficient and Accurate Clustering of Time Series提要PRELIMINARIES基本概念时间序列距离度量时序聚类算法时间序列的平均技术（簇质心）K-shape聚类算法时间序列的形状相似性互相关度量（Cross-correlation measure）互相关度量的规范化问题提要k-Shape依赖于一个可伸缩的迭代细化过程，该过程创建均匀且分离良好的簇。作为距离度量，K形使用互相关度量的归一化版本，以便在比较它们的同时考虑时间序列的形状。基于距
2021-10-11 14:47:28
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原创 机器学习/深度学习几种典型学习范式|主动学习
主动学习（Active Learning,AL）：原论文详细介绍Active Learning Literature SurveIntroduction主动学习背后的关键思想是，如果允许机器学习算法选择要学习的数据，那么它可以用更少的标记训练实例实现更高的准确性。也就是说主动学习的应用场景是数据量大二标签少的场景，动机是减少人工标注的成本，提高学习的效率。一个积极的学习者可能会以未标记的实例的形式提出问题，比如在我们中学时代或者日常的学习过程中，总有一些理解不到位学不透的地方，所以我们会针对这些我们
2021-09-26 16:58:24
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原创 Java数据结构|单向链表（Single Linked List，含完整代码以及面试真题）
链表介绍链表是有序的列表，但是它在内存中的实际存储结构如下：从上图不难看出：链表是以节点的方式来存储，是链式存储；每个节点包含data域，next域：指向下一个节点；如图所示，链表的各个节点不一定是连续存储；链表的带头结点的链表和没有头结点的链表，根据实际的需求来确定；单链表（带头结点）的逻辑结构示意图（注意不是实际内存中的结构）：...
2021-09-13 12:28:04
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原创 Java真题笔记|华为
2023届毕业生，开此贴记录刷题的过程和心路历程、经验总结等，希望来年可以拿到中意的实习和offer，祝大家梦想成真。（单选题）磁盘接口的类型包括：1、SAS；2、SATA；3、NL-SAS；4、SCSI；5、IDE。请对上述五种类型的接口速率由快到慢进行排序，正确的一项是？13245解析：SAS是希捷研发出来用于替代SCSI的接口、它的标准是300MB/s或者3G/s；SATA最高只能达到150MB/s SATA-II将传输速率提高到300MB/s才更接近SAS，但SAS由于价格昂贵未大量.
2021-09-13 10:48:29
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原创 PCA针对TE过程（田纳西伊斯曼过程）数据的故障监测处理
PCA故障诊断中两个关键统计变量T2T^2T2和SPESPESPE的的计算T2T^2T2：Hotelling-T2SPESPESPE：平方预测误差(Squared prediction error)T2T^2T2 统计量反映了每个主成分在变化趋势和幅值上偏离模型的程度，是对模型内部化的一种度量，它可以用来对多个主元同时进行监测；SPESPESPE 统计量刻画了输入变量的测量值对主元模型的偏离程度，是对模型外部变化的一种度量。T2T^2T2在线计算以及控制限的计算SPESPESPE在线计算以及控制
2021-09-09 10:11:09
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原创 用Python发送邮件
用Python发送邮件发送邮件的步骤常用邮箱服务器以及端口发送邮件的步骤登录邮件服务器；构造负荷邮件协议规则要求的邮件内容；发送邮件常用邮箱服务器以及端口sina.com：POP3服务器地址:pop3.sina.com.cn（端口：110）SMTP服务器地址:smtp.sina.com.cn（端口：25）sinaVIP：POP3服务器:pop3.vip.sina.com （端口：110）SMTP服务器:smtp.vip.sina.com （端口：25）sohu
2021-09-08 18:15:27
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原创 Java数据结构|队列（含代码）
队列介绍队列是一个有序列表，可以用数组或是链表来实现；遵循先入先出的原则。即：先存入队列的数据，要先取出。后存入的的数据要后取出；示意图：（使用数组模拟队列示意图）数组模拟队列思路队列本身是有序列表，若使用数组的结构来存储队列的数据，则队列数组的声明如上图，其中maxSize是该队列的最大容量；因为队列的输出、输入是分别从前后端来处理，因此需要两个变量front和rear来分别记录前后端的下标，front会随着数据的输出而改变，而rear则是随着数据输入而改变。当我们将数据存入队列是称
2021-09-08 17:27:22
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原创 Java数据结构|稀疏数组（含代码）
package com.atguiqu.sparsearray;/*** @Description* @author Wdragon* @version* @date 2021年9月1日下午7:00:18**/public class SparseArray { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub //创建一个原始的二维数组 11*11 //0：表示无棋
2021-09-08 13:20:52
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原创 python实现单链表以及相关操作|增、删、改、查、反转...
构造单链表结构class ListNode: def __init__(self, x): self.val = x # 默认可以指定为None（空），后续将元素加进去 self.next = None添加链表内容def transtoNode(el): cur = None for val in el[::-1]: head = ListNode(val) head.next = cur cu
2021-08-17 12:54:54
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原创 机器学习常用的评价指标
一个算法的好坏需要有一个标准去评价，也是我们所有工作成果最后展示时最关键直观的方式。搞懂诸如ROC、AUC、精确率、召回率等常用的机器学习指标为我们后续数据科学之路、文献阅读、人工智能之路 打下坚实基础。机器学习常用的评价指标一、回归任务1.MAE(Mean Absolute Error)平均绝对误差2.MSE(Mean Squared Error)均方误差3.RMES(Root Mean Squared Error)均方根误差二、分类任务1.TP,TN,FN,FP2.ACC(Accuracy)精确度.
2021-07-22 11:35:25
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原创 anaconda中jupyter修改默认地址、更改主题、配置页面字体以及代码自动补全
anaconda中jupyter修改默认地址、更改主题、配置页面字体以及代码自动补全anaconda中jupyter修改默认地址、更改主题、配置页面字体以及代码自动补全一、修改默认地址Step1. 打开命令行窗口Step2. 生成 Jupyter_notebook_config.py配置文件Step3 修改Jupyter_notebook_config.py文件Step3. 更改属性二、更改主题Step1.打开命令行窗口Step2.安装jupyter主题Step3 查看可用
2021-05-20 22:36:32
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原创 最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm，EM)
最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm，EM)最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm，EM)一、EM算法的广义步骤二、先写出EM的公式三、其收敛性的证明四、公式推导方法14.1 E-M步骤公式4.2 推导过程五、公式推导方法2（涉及Jensen不等式）5.1 Jensen不等式5.2 关于E-M算法的理解5.3 推导过程六、广义EM算法广义EM步骤：七、EM算法的改进
2021-05-11 16:08:20
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