本篇文章我们重点讨论关于分布式事务的一些相关知识点。这是学习分布式系统的一个必不可少的技术。我们最常见的案例就是银行转账问题，A账户向B账户转100元，那么A账户余额要减少1...
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浅谈分布式事务那些事
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Spring源码分析（二）如何解决循环依赖在上一篇Spring源码分析中，我们跳过了一部分关于Spring解决循环依赖部分的代码，为了填上这个坑，我这里另开一文来好好讨论下这个问题。 首先解释下什么是循环依赖，其实很...
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Spring源码分析（一） 从Spring Bean的生命周期谈起
Spring Bean的生命周期真的是面试的时候关于Spring的最高频的考点之一了，笔者曾经被这个问题问懵了不止一次，一直记不住那一大串的步骤，但实际上尝试去死记硬背那些步...
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EasyConnect mac “初始化失败,请尝试重新安装”一、 问题使用EasyConnect for mac的用户是不是会经常出现这样的提示：“初始化失败，请尝试重新安装” 前端时间也碰到这个坑，点击重新下载安装后还一直提示这个，...
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实现分布式锁的各种姿势各位Javaer都对锁应该都是不陌生的，无论工作还是面试的时候，都是很常见的。不过对于大部分的小型的项目，也就是单机应用，基本都是使用Java的juc即可应对，但是随着应用规...
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关联规则挖掘与Apriori算法关联规则挖掘是数据挖掘中常用的手段，一般指的是从交易数据库、关系数据库以及其他的数据集中发现项或对象的频繁的模式(frequent patterns)、关联(associat...
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因为支持向量机所做的事情只是来直接预测y的值等于1还是等于0，那么当theta.T*X >=0时，假设函数的值就是大于等于0.5，既然只是预测y的话，那大于等于0.5我们就是可以视作等于1，反之小于0.5则是0.
吴恩达机器学习笔记-支持向量机
优化目标 之前的课程有学习过Logistic回归的假设函数：其图像如下： 从图像可以看出，如果的话，那么我们希望，那么;如果的话，那么我们希望，那么;对于Logistic回归...
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机器学习A-Z～Thompson抽样算法
本文继续讲一个强化学习的算法，叫做Thompson抽样算法。这个算法的数学理论基础要用到的是贝叶斯推断(Bayesian Inference)。我们先谈谈这个算法的基本原理。...
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机器学习A-Z～置信区间上界算法 Upper Confidence Bound or UCB
本文将要开始介绍机器学习中的强化学习， 这里首先应用一个多臂老虎机(The Multi-Armed Bandit Problem)问题来给大家解释什么是强化学习。 多臂老虎机...
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机器学习A-Z～先验算法Apriori
本文将会讲述关联规则学习中的一个基本算法，叫做先验算法。所谓先验算法，就是找出不同事件之间的联系。比如一个人在超市买了产品A，他可能会买货物B。这里我们看一个例子。 这里有七...
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机器学习A-Z～K平均聚类算法
本文来讲讲K平均聚类算法(K-Means Clustering),K Means算法是所有聚类算法中最经典的一种，因为它不断在直觉上容易理解，而且它的计算效率也是非常的高。 ...
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机器学习A-Z～分类模型性能评价及选择
本篇文章将给大家介绍一些宏观的核心概念和测度来评价分类算法和分类器的表现，尤其是如何评价分类器预测中会产生的一些错误。 伪阳性(False Positives)和伪阴性(Fa...
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机器学习A-Z～决策树与随机森林
决策树 有的人可能听过一个词：CART，这个代表的意思是Classification And Regression Tree。它是一个分类和回归的决策树。它被分为两类，一类是...
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机器学习A-Z～朴素贝叶斯
本文要讲述一个古老的机器学习算法，叫做朴素贝叶斯。这个算法比较简单明了，没有使用非常复杂的数学定理。用到的核心的数学理论就是概率中的一个定理，叫做贝叶斯定理(Bayes' T...
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