secd machine是一种比较基础的虚拟机设计.一般是作为函数式语言的底层虚拟机. secd machine的"secd"四个字母分别指的是这种虚拟机的核心Stack, Environment, Control, Dump,一般也称作寄存器. secd machine 是一种stack-based虚拟机. Stack一般是存放运算数据和结果 Environment保存的是环境变量,一般是函数调用里的参数以及局部变量 Control保存的是虚拟机指令 Dump保存的是函数调用时的调用…

SECD machine 对程序语言理论的理解 程序语言理论主要研究语法.语义及语言的实现.编程语言有语法,各种数学逻辑.结构化数据都有语法.乔姆斯基的语言体系及巴科斯范式是语法分析的基础,语法分析将字符串转换成有结构的抽象语法数据.对于语法的结构化表示,在命令式语言中使用数据结构,在函数式语言中使用列表或者自定义的数据类型.函数式语言的抽象性使人常常忘记了语法分析.归纳和递归是集合论.逻辑.计算理论的基础概念,同样也是程序语言理论的核心概念. 语言的实现方式包括编译和解释,对其理解的关键是环境…

Continuation-passing style 参考书籍: EOPL (  Essentials of Programming Languages, 3rd Edition ) 作者:知乎用户链接:https://www.zhihu.com/question/20259086/answer/141162748来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 要理解CPS,首先要理解 Continuation 是什么. 计算是有先后顺序的,比如要在 Racket…

I 开篇 1. 绪论 II 离散数学 2. 数 (已看) 3. 集合 4. 笛卡尔 5. 类型 6. 函数 7. λ演算 8. 代数 9. 数理逻辑 III 简单RSL 10. RSL中的原子类型和值 11. RSL中的函数定义 12. 面向性质与面向模型的抽象 13. RSL中的集合 14. RSL中的笛卡尔 15. RSL中的列表 16. RSL中的映射 17. RSL中的高阶函数 IV 规约类型 18 RSL中的类型 19. 应用式规约程序设计 20. 命令式规约程序设计 21. 并发式规…

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

Python开发工具:Anaconda+Sublime 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归…

机器学习及其基础概念简介 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

1. 写在前面 在机器学习(Machine learning)领域,监督学习(Supervised learning).非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多,应用比较广的学习技术,wiki上对这三种学习的简单描述如下: 监督学习:通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系,生成一个函数,将输入映射到合适的输出,例如分类. 非监督学习:直接对输入数据集进行建模,例如聚类. 半监督学习:综合利…

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 写在前面 记得在<Pattern Recognition And Machine Learning>一书中的开头有讲到:“概率论.决策论.信息论3个重要工具贯穿着<PRML>整本书,虽然看起来令人生畏…”.确实如此,其实这3大理论在机器学习的每一种技法中,或多或少都会出现其身影(不局限在概率模型). <PRML>书中原话:”This chapter also…

报错信息: Starting emulator for AVD 'old_android' emulator: WARNING: Classic qemu does not support SMP. The hw.cpu.ncore option from your config file is ignored. emulator: ERROR: x86 emulation currently requires hardware acceleration! Please ensure Intel…

<Windows Azure Platform 系列文章目录> 请注意: - Azure不支持增加Endpoint Range - 最多可以增加Endpoint数量为150 http://azure.microsoft.com/zh-cn/documentation/articles/azure-subscription-service-limits/ 我们可以通过Windows Azure Management Portal,打开Virtual Machine的Endpoint,借用我之前博…

<Windows Azure Platform 系列文章目录> 请注意: - Azure不支持增加Endpoint Range - 最多可以增加Endpoint数量为150 http://azure.microsoft.com/zh-cn/documentation/articles/azure-subscription-service-limits/ 上一章内容中,我们介绍了如何使用Azure PowerShell,设置单个VM的Endpoint. 这里我们更进一步说明,如何使用CSV文件,…

由于研究工作的需要,最近在看机器学习的一些基本的算法.选用的书是周志华的西瓜书--(<机器学习>周志华著)和<机器学习实战>,视频的话在看Coursera上Andrew Ng的<machine learning>.接下来的一些算法的会涉及到视频中的内容. 虽然是计算机科班出身,奈尔太菜,或许远远不够学习机器学习的基本要求.但是本人学习机器学习的目的是为了做数据挖掘的,也就是说不是研究算法本身而是做工程类的,那么理解算法的思路和过程即可,不需要纠结数学证明.所以接下来的博…

matlab基础教程--根据Andrew Ng的machine learning整理 基本运算 算数运算 逻辑运算 格式化输出 小数位全局修改 向量和矩阵运算 矩阵操作 申明一个矩阵或向量 快速建立一个矩阵或向量 随机矩阵方阵生成 magic矩阵生成(每行每列相加和相同) 获取矩阵的维度size 获取矩阵的最大维度length 矩阵操作.获取单个元素.行.列.赋值 矩阵append.矩阵元素放到一个列向量中 矩阵运算 矩阵乘法 A*C:根据矩阵乘法公式相乘. A .* B:矩阵元素对应相乘. 矩…

Recently, I am studying Maching Learning which is our course. My English is not good but this course use English all, and so I use English to record my studying notes. And our teacher is Dr.Deng Cai and reference book is Pattern Classfication. This i…

机器学习中遗忘的数学知识 最大似然估计( Maximum likelihood ) 最大似然估计,也称为最大概似估计,是一种统计方法,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数.这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪爵士在1912年至1922年间开始使用的. 最大似然估计的原理 给定一个概率分布,假定其概率密度函数(连续分布)或概率质量函数(离散分布)为,以及一个分布参数,我们可以从这个分布中抽出一个具有个值的采样,通过利用,我们就能计算出其概率: 但是,我们可能不知道的值,尽管我们知道…

Reinforcement Learning 对于控制决策问题的解决思路:设计一个回报函数(reward function),如果learning agent(如上面的四足机器人.象棋AI程序)在决定一步后,获得了较好的结果,那么我们给agent一些回报(比如回报函数结果为正),得到较差的结果,那么回报函数为负.比如,四足机器人,如果他向前走了一步(接近目标),那么回报函数为正,后退为负.如果我们能够对每一步进行评价,得到相应的回报函数,那么就好办了,我们只需要找到一条回报值最大的路径(每步的回…

Machine Schedule Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 13731   Accepted: 5873 Description As we all know, machine scheduling is a very classical problem in computer science and has been studied for a very long history. Scheduli…

Secret Milking Machine Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 11865   Accepted: 3445 Description Farmer John is constructing a new milking machine and wishes to keep it secret as long as possible. He has hidden in it deep within…

状态机(Finite State Machine):状态机由状态寄存器和组合逻辑电路构成,能够根据控制信号按照预先设定的状态进行状态转移,是协调相关信号动       作.完成特定操作的控制中心. 类别: ~ 若输出只和状态有关而与输入无关,则称为Moore状态机      ~ 输出不仅和状态有关而且和输入有关系,则称为Mealy状态机 关于状态机的一个极度确切的描述是它是一个有向图形,由一组节点和一组相应的转移函数组成.状态机通过响应一系列事件而"运行".每个事件都在属于"…

声明:本篇博文根据http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理,原作者张萌,尊重原创. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类. 博主在原创基础上加入了遗传…

1. scikit-learn介绍 scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块,它建立在NumPy,SciPy和matplotlib模块之上.值得一提的是,scikit-learn最先是由David Cournapeau在2007年发起的一个Google Summer of Code项目,从那时起这个项目就已经拥有很多的贡献者了,而且该项目目前为止也是由一个志愿者团队在维护着. scikit-learn最大的特点就是,为用户提供各种机器学习算法接口,可以让用户简单.高效地进行数…

本文汇编了一些机器学习领域的框架.库以及软件(按编程语言排序). 1. C++ 1.1 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口,并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统. 1.2 机器学习 MLPack DLib ecogg shark 2. Closure Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 3…

隐因子分解机Factorization Machine[http://www. w2bc. com/article/113916] https://my.oschina.net/keyven/blog/648747 http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/5255427.html http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/45532745/…

原文:http://blog.csdn.net/fisher_jiang/article/details/6992588背景: 一次crash可能会造成虚拟机锁死的情况发生现象:点击take ownership 可能会提示如下字眼:Taking ownership of this virtual machine failed. The virtual machine is in use by an application on your host computer.解决办法:删除虚拟机目录下的所…

http://download.csdn.net/album/detail/3376 scala and machine learning…

原题连接https://pta.patest.cn/pta/test/17/exam/4/question/264 Shuffling is a procedure used to randomize a deck of playing cards. Because standard shuffling techniques are seen as weak, and in order to avoid "inside jobs" where employees collaborate…

1. 了解SVM 1. Logistic regression 与SVM超平面 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些数据分成两类.如果用x表示数据点,用y表示类别(y可以取或者-1,分别代表两个不同的类),一个线性分类器的学习目标便是要在n维的数据空间中找到一个超平面(hyper plane),这个超平面的方程可以表示为( $W^T$中的T代表转置): $W^Tx+b=0$ 这个可以说是我们熟悉的logistic regression的变形. Logistic…