1.katka_2.12-l.0.0.tgz 上面两个文件中的 2.11 /2.12 分别表示编译 Kafka 的 Scala 语言版本,后面的 1.0 .0 是 Kafka的版本 . 2.kafka的好多脚本,如kafka-console-producer.sh  如果不加任何参数直接运行它们,则会打印它们各自的使用帮助文档 3.Kafka 的消息是用二进制方式来保存的,但依然是结构化的消息 . 4.最常见的两种消息引擎范型是消息队列模型和发布/订阅模型 消息队列模型:一旦消息被消费( con…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第13章 - 利用PCA来简化数据. 这里介绍,机器学习中的降维技术,可简化样品数据. 降维技术的用途 使得数据集更易使用: 降低很多算法的计算开销: 去除噪声: 使得结果易懂. 基本概念 降维(dimensionality reduction). 如果样本数据的特征维度很大,会使得难以分析和理解.我们可以通过降维技术减少维度. 降维技术并不是将影响少的特征去掉,而是将样本数据集转换成一个低维度…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集. 基本概念 FP-growth算法 FP-growth算法的性能很好,只需要扫描两次数据集,就能生成频繁项集.但不能用于发现关联规则. 我想应该可以使用Apriori算法发现关联规则. FP代表频繁模式(Frequent Pattern). 条件模式基(conditional pattern base). 条件模式基是以所查找元素项为结…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第11章 - 使用Apriori算法进行关联分析. 基本概念 关联分析(association analysis)或者关联规则学习(association rule learning) 这是非监督学习的一个特定的目标:发现数据的关联(association)关系.简单的说,就是那些数据(或者数据特征)会一起出现. 关联分析的目标包括两项:发现频繁项集和发现关联规则.首先需要找到频繁项集,然后才能…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习笔记,这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能. 核心思想 在使用某个特定的算法是,有时会发现生成的算法\(f(x)\)的错误率比较高,只使用这个算法达不到要求. 这时\(f(x)\)就是一个弱算法. 在以前学习算法的过程中,我们认识到算法的参数很重要,所以把公式改写成这样: \[ f(x,arguments) \\ where \\ \qquad x \text{ : calculated…

iPhone开发一些读书笔记 手机应用分类1.教育工具2.生活工具3.社交应用4.定位工具5.游戏6.报纸和杂志的阅读器7.移动办公应用8.财经工具9.手机购物应用10.风景区相关应用11.旅游相关的应用12.导航工具13.企业应用 Delegation模式——delegation(委托)模式就是使用回调机制 NSData.NSMutableData——存放二进制数据的数据类型 对于画图,你首先需要重载drawRect方法.UIKit提供了如下方法:UIRectFill(CGRect rect)…

Spring实战读书笔记 Spring-core Spring之旅 - DI 和 AOP 概念 spring 的Bean容器 spring 的 核心模块 Spring的核心策略 POJO 最小侵入式编程 Spring不会强迫你实现接口或者继承类,通过DI来装配POJO类型. 采用依赖注入和面向接口实现松耦合 依赖反转容器(IOC):将整体设计和局部实现之间的依赖关系反转,比如汽车厂设计汽车:如果先设计轮子,再根据轮子设计底盘,再根据底盘设计汽车,在我们更换轮子的时候就会由于轮子和底盘之间依赖关系…

<<Java RESTful Web Service实战>> 读书笔记 第一章   JAX-RS2.0入门 REST (Representational State ransfer) 表述性状态转移 REST 具有跨平台跨语言的优势 RPC请求都是HTTP协议的POST方法,使用SOAP协议和HTTP协议 RPC 是面向方法的调用 REST 是面向资源状态的 架构风格  RPC.REST.MVC JAX-RS .JAX-WS Jersey 第二章JAX-RS2.0快速实现 J2SE…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习笔记,这次是第6章:SVM 支持向量机. 支持向量机不是很好被理解,主要是因为里面涉及到了许多数学知识,需要慢慢地理解.我也是通过看别人的博客理解SVM的. 推荐大家看看on2way的SVM系列: 解密SVM系列(一):关于拉格朗日乘子法和KKT条件 解密SVM系列(二):SVM的理论基础 解密SVM系列(三):SMO算法原理与实战求解 解密SVM系列(四):SVM非线性分类原理实验 基本概念 SVM -…

原文地址: https://www.cnblogs.com/steven-yang/p/5686473.html ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”,这是我的学习笔记,这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能. 这个思路称之…