个人信息: 大三学生 二本大学 软件工程专业 一:SWOT自我分析 Strenghs(优势): 1.有着良好的作息习惯,坚持锻炼 2.专注力强,能沉下心来学习 3.有着强烈的危机意思,明白不仅则退的道理 4.对一切问题有着寻根究底的兴趣,一定要将事情想清楚,并喜欢思考问题,有一定的分析能力 5.生活环境良好,能一心一意的 6.对新技术有着强烈的兴趣,自学能力强 Weaknesses(劣势): 1.人际关系网构建不够广泛(其实我不喜欢这个说法,朋友不多而已),不利于信息的沟通 2.英语能力较差,有

小白学数据分析--聚类分析理论之K-means理论篇 聚类分析是一类广泛被应用的分析方法,其算法众多,目前像SAS.Splus.SPSS.SPSS Modeler等分析工具均以支持聚类分析,但是如何使用,尤其在网游数据分析方面,作用还是很大的,尤其是我们对于某些客群的分析时,排除人为的分组的干扰,客观和全面的展现客群的特征是一件很重要的事. 网游玩家的消费特征.游戏行为特征(副本.任务.交互).不同生命周期的玩家特征(新登玩家.留存玩家.流失玩家.回流玩家)等等,应用很广泛,然而我们发现有时候我

1.前言 对于当前社会背景下从事软件开发的工作者而言,"写代码"实际上并不是唯一的工作.特别在一些中小型的企业当中,这些企业往往对于开发者的要求,不单单停留在写代码完成相应功能上,在实际的软件项目工作开展期间,企业往往会节省成本需要你"身兼多职". 基于这种市场现象而言,我对当下社会作为一个合格软件开发者的定义,更偏向另一种称谓:即"问题解决者",解决以业务软件为中心的各式各样的问题.所以在编码工作之外还会参与:需求分析.项目设计.测试.项目部署

package cn.Reapsun.servlet; import java.io.IOException; import java.io.PrintWriter; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.http.HttpServlet; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import javax.servlet.http.HttpServletRespo

# 从一个例子说起, **任务:给定这样一段代码,假设我们想分析出这段代码中,每个数值型变量和表达式的符号,即正数,负数或0.** 此外,还有可能出现两种情况就是: 1.我们无法分析出结果,即我们无法确定符号,用(?)表示: 2.有些表达式的值并不是一个数字(例如,有可能是个指针)或者在执行的过程中没有被赋值(有可能是因为对于给定的输入,没有执行到,unreachable),用(⊥)表示. 因此,对于每一个变量或者是表达式,我们会有5种结果(这里将其表征成"格"的形式): (?)可能的

写下该文章,是因为之前看到了几款游戏一个典型的玩家刺激活动,在<多塔联盟>,<萌江湖>等多款游戏的设计中都有体现,如下图所示: 这个功能点的设计,今天在这里讲的更多的还是跟数据有关系,跟用户的行为有关系,大家可能发现了,英雄招募首日共计5次,每次10分钟,如果你感兴趣,一定有一个疑问,为什么是5次,且每次是10分钟? 对于这一点,我相信有的开发者并没有仔细的考虑过,只是在大家都有了这个功能后,我也应该具备,然而这背后其实还是有些值得东西去探索的,今天我们将看到为什么在这款游戏中一共

我们常说的Java内存主要分为四大块(寄存器不在考虑之内,我们无法用代码来操控它):stack(栈).heap(堆).data segment(数据区).code segment(代码区).它们的主要用途如下图所示: 而在上面四个当中,我们经常谈论的是右边那两个家伙——stack和heap.今天我们就来聊聊Java代码在运行的过程中,在stack和heap中到底是什么样子的吧. 我们先看下面一段代码: public static void main(String[] args) { TestRe

前言 接着异常七后,因为以前看过盛派这块代码,正好重新整理一下. 正文 BaseException 首先看下BaseException 类: 继承:public class BaseException : ApplicationException 这个ApplicationException 前文中提及到,文档地址:https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/api/system.applicationexception?view=netcore-3.1 这里

16 级高代 II 思考题十  设 $V$ 是数域 $\mathbb{K}$ 上的 $n$ 维线性空间, $\varphi$ 是 $V$ 上的线性变换, 证明: $\varphi$ 的极小多项式 $m(\lambda)$ 在 $\mathbb{K}$ 上无重因式的充要条件是对 $V$ 的任一 $\varphi$-不变子空间 $U$, 均存在 $\varphi$-不变子空间 $W$, 使得 $V=U\oplus W$. 本题是复旦高代教材复习题七的第 24 题或高代白皮书的例 7.15 从复数域

汉王高级研究人员(模式识别.图像处理类)招聘试题  原文链接:http://www.cnblogs.com/dongsheng/articles/2793142.html 说明:  可能您的专业并不完全符合本试题所涉及的领域.因此,并非所有的问题都需要回答 ,您可以只回答你所熟悉和能够回答的问题.允许参考任意的资料,但请独立完成此试题 ,我们更欣赏您独立的思考和创新的精神.本试题并非我们录用或者不录用您的惟一依据 .应聘高级研究人员者请回答这部分问题.  1．人工智能与模式识别的研究已有多年,但

    password学.一向被人们觉得门槛非常高,特别高端...这也是实际,可是这决不意味着普通人无法了解它的精髓.对于喜欢画圆的人来讲,即便是理解了password技术背后的哪怕一点理论,也是激动人心的. 声明和悲叹 近期,一次联调SSLVPN协议的机会,让我终于有时间能够弄点关于password学的东西,仅仅是简单的沾个边儿.因此本文既不是技术文档亦非学术论文.你不可能通过阅读本文学到Howto.这仅仅是一篇随笔或者说科普.而已. 声明之后是我的一些悲叹! 有太多人精通加密算法,却不了解

下面的是学C++时要注意的. 1.把C++当成一门新的语言学习(和C没啥关系!真的.): 2.看<Thinking In C++>,不要看<C++变成死相>: 3.看<The C++ Programming Language>和<Inside The C++ Object Model>,不要因为他们很难而我们自己是初学者所以就不看: 4.不要被VC.BCB.BC.MC.TC等词汇所迷惑——他们都是集成开发环境,而我们要学的是一门语言: 5.不要放过任何一个看

1.把C++当成一门新的语言学习(和C没啥关系!真的.): 2.看<Thinking In C++>,不要看<C++变成死相>: 3.看<The C++ Programming Language>和<Inside The C++ Object Model>,不要因为他们很难而我们自己是初学者所以就不看: 4.不要被VC.BCB.BC.MC.TC等词汇所迷惑——他们都是集成开发环境,而我们要学的是一门语言: 5.不要放过任何一个看上去很简单的小编程问题——他们

程序设计真的就这么难得入门啊 最要命的事情就是看那些看不懂的书.断断续续地看C++Primer好几天了,还是一点眉目都没有,稀里糊涂的.看得头疼了用Google找过来人留下的东西看,无意中发现了一篇自认为受益匪浅的文章,转过来看看.其实里面提到的书籍我电脑里几乎都有,只是自己犯了学习的大忌:过于浮躁. 下面的是学C++时要注意的.  1.把C++当成一门新的语言学习(和C没啥关系!真的.):  2.看<Thinking In C++>,不要看<C++变成死相>:  3.看<T

#cnblogs_post_body h2 { background: linear-gradient(to bottom, #18c0ff 0%,#0c7eff 100%); color: #fff; height: 55px width:100% -moz-border-radius: 3px; padding: 3px; margin: 10px 0px; font-family: "微软雅黑", "宋体", "黑体", Arial } P

本篇博客为系列博客第二篇,主要介绍非线性最小二乘相关内容,线性最小二乘介绍请参见SLAM中的优化理论(一)-- 线性最小二乘.本篇博客期望通过下降法和信任区域法引出高斯牛顿和LM两种常用的非线性优化方法.博客中主要内容为: 非线性最小二乘介绍: 下降法相关理论(Desent Method); 信任区域理论(Trust Region Methods); 非线性最小二乘求解方法(高斯牛顿.LM) 由于个人水平有限,文中难免有解释不清晰的地方,因此希望大家结合着[1].[2]和[3]进行理解.如果在阅

block 捕获自动变量的瞬间值: 注释在代码中:请参考傻瓜学编程之block_3 import "People.h" @interface People() { int yourNameis; } @end @implementation People -(instancetype)init{ if ( [super init]) { [self myBlcokTest]; } return self; } - (void)myBlcokTest{ int ddkknn = 5555

目录 基本形式 代价函数 用梯度下降法求\(\vec\theta\) 扩展 基本形式 逻辑回归是最常用的分类模型,在线性回归基础之上扩展而来,是一种广义线性回归.下面举例说明什么是逻辑回归:假设我们有样本如下(是我编程生成的数据): 我们要做的是找到一个决策边界,把两类样本给分开,当有新数据进来时,就判断它在决策边界的哪一边.设边界线为线性函数 \[h_\theta(\vec x) = \theta_0 + \theta_1x_1 + \theta_2x_2 \tag {1}\]取0时的直线,如

目录 基本形式 小试牛刀 再试牛刀 调用类库 基本形式 上文中,大叔说道了线性回归,线性回归是个非常直观又简单的模型,但是很多时候,数据的分布并不是线性的,如: 如果我们想用高次多项式拟合上面的数据应该如何实现呢?其实很简单,设假设函数为 \[y = \theta_0 + \theta_1x + \theta_2x^2 \tag{1}\] 与之相像的线性函数为 \[y = \theta_0 + \theta_1x_1 + \theta_2x_2 \tag{2}\] 观察(1)式和(2)式,其实我

前言 前情回顾 上一讲我们讲了 client端向server端发送心跳检查,也是默认每30钟发送一次,server端接收后会更新注册表的一个时间戳属性,然后一次心跳(续约)也就完成了. 本讲目录 这一篇有两个知识点及一个疑问,这个疑问是在工作中真真实实遇到过的. 例如我有服务A.服务B,A.B都注册在同一个注册中心,当B下线后,A多久能感知到B已经下线了呢? 不知道大家有没有这个困惑,这篇文章最后会对此问题答疑,如果能够看到文章的结尾,或许你就知道答案了,当然答案也会在结尾揭晓. 目录如下: C