本篇文章我們重點討論關于分布式事務的一些相關知識點。這是學習分布式系統的一個必不可少的技術。我們最常見的案例就是銀行轉賬問題，A賬戶向B賬戶轉100元，那么A賬戶余額要減少1...
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淺談分布式事務那些事
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Spring源碼分析（二）如何解決循環依賴在上一篇Spring源碼分析中，我們跳過了一部分關于Spring解決循環依賴部分的代碼，為了填上這個坑，我這里另開一文來好好討論下這個問題。 首先解釋下什么是循環依賴，其實很...
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Spring源碼分析（一） 從Spring Bean的生命周期談起
Spring Bean的生命周期真的是面試的時候關于Spring的最高頻的考點之一了，筆者曾經被這個問題問懵了不止一次，一直記不住那一大串的步驟，但實際上嘗試去死記硬背那些步...
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EasyConnect mac “初始化失敗,請嘗試重新安裝”一、 問題使用EasyConnect for mac的用戶是不是會經常出現這樣的提示：“初始化失敗，請嘗試重新安裝” 前端時間也碰到這個坑，點擊重新下載安裝后還一直提示這個，...
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實現分布式鎖的各種姿勢各位Javaer都對鎖應該都是不陌生的，無論工作還是面試的時候，都是很常見的。不過對于大部分的小型的項目，也就是單機應用，基本都是使用Java的juc即可應對，但是隨著應用規...
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關聯規則挖掘與Apriori算法關聯規則挖掘是數據挖掘中常用的手段，一般指的是從交易數據庫、關系數據庫以及其他的數據集中發現項或對象的頻繁的模式(frequent patterns)、關聯(associat...
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因為支持向量機所做的事情只是來直接預測y的值等于1還是等于0，那么當theta.T*X >=0時，假設函數的值就是大于等于0.5，既然只是預測y的話，那大于等于0.5我們就是可以視作等于1，反之小于0.5則是0.
吳恩達機器學習筆記-支持向量機
優化目標 之前的課程有學習過Logistic回歸的假設函數：其圖像如下： 從圖像可以看出，如果的話，那么我們希望，那么;如果的話，那么我們希望，那么;對于Logistic回歸...
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機器學習A-Z～Thompson抽樣算法
本文繼續講一個強化學習的算法，叫做Thompson抽樣算法。這個算法的數學理論基礎要用到的是貝葉斯推斷(Bayesian Inference)。我們先談談這個算法的基本原理。...
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機器學習A-Z～置信區間上界算法 Upper Confidence Bound or UCB
本文將要開始介紹機器學習中的強化學習， 這里首先應用一個多臂老虎機(The Multi-Armed Bandit Problem)問題來給大家解釋什么是強化學習。 多臂老虎機...
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機器學習A-Z～先驗算法Apriori
本文將會講述關聯規則學習中的一個基本算法，叫做先驗算法。所謂先驗算法，就是找出不同事件之間的聯系。比如一個人在超市買了產品A，他可能會買貨物B。這里我們看一個例子。 這里有七...
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機器學習A-Z～K平均聚類算法
本文來講講K平均聚類算法(K-Means Clustering),K Means算法是所有聚類算法中最經典的一種，因為它不斷在直覺上容易理解，而且它的計算效率也是非常的高。 ...
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機器學習A-Z～分類模型性能評價及選擇
本篇文章將給大家介紹一些宏觀的核心概念和測度來評價分類算法和分類器的表現，尤其是如何評價分類器預測中會產生的一些錯誤。 偽陽性(False Positives)和偽陰性(Fa...
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機器學習A-Z～決策樹與隨機森林
決策樹 有的人可能聽過一個詞：CART，這個代表的意思是Classification And Regression Tree。它是一個分類和回歸的決策樹。它被分為兩類，一類是...
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機器學習A-Z～樸素貝葉斯
本文要講述一個古老的機器學習算法，叫做樸素貝葉斯。這個算法比較簡單明了，沒有使用非常復雜的數學定理。用到的核心的數學理論就是概率中的一個定理，叫做貝葉斯定理(Bayes' T...
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