# Java达内学习笔记
## 1. 介绍
Java是一种面向对象的编程语言，被广泛应用于企业级应用程序开发。本文将介绍Java的基本概念、语法和常见的编程范式。同时，我们还将给出一些代码示例，帮助读者更好地理解Java的使用。
## 2. Java基础
### 2.1 变量和数据类型
在Java中，我们需要先声明变量，然后才能使用它们。变量的声明需要指定变量的类型，并且可以选择性地进行
原创
2023-08-07 21:02:53
62阅读
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2023-07-10 11:22:11
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随着IT互联网行业的高速发展， Java始终保持着迅猛发展的态势，每年由企业产生的Java人才缺口就高达百万以上。对此,达内郑州(http://www.cnitedu.cn)校区表示：在当今IT就业市场中，由于企业对于Java人才需求量的不断增加，使得与Java相关的岗位待遇也在不断水涨船高。所以，只要掌握好Java这门语言,你在IT行业的未来就会一帆风顺。那么,Java相比其他IT岗位,在就业上
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2023-09-14 16:14:08
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STP：spanningtreeprotocol-生成树协议-where交换网络中，即所谓的交换机上；也就是，该技术是一个2层技术。-why因为在传统的交换网络中，存在“单点故障”的问题，所以为了解决该问题，我们引入了“备份链路/设备“解决方案，但是，带来了新的问题-2层数据环路，所以，为了解决该问题，我们提出了STP解决方案。-环路形成：演示过程-自己画图，理解。环路现象-交换机上会提示以下信息
原创
2017-12-11 02:07:28
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一、OSI模型：作用：为互联网提供统一参考标准，实现网络通讯。结构：分为7层，每一层定义和实现不同的功能。1.物理层，2.数据链路层，3.网络层，4.传输层，5.会话层，6.表示层，7应用层。每层作用：物理层：0,1bit流作用：负责网络设备的物理特性和电器特性的标准制定。协议：电气协议，工业设计标准。产品：网线、中继器、集线器。数据链路层：数据帧，（frame）作用：负责逻辑链路的建立与拆除，负
原创
2017-11-28 19:57:23
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via:https://gist.github.com/prologic/5f6afe9c1b98...
原创
2022-11-10 12:39:35
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基础知识部分非常棒，期待作者更新更多高阶内容。
原创
2021-07-05 11:43:36
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1 ML：简介1.1 什么是机器学习？现有两种机器学习的定义。一、亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）将其描述为：“使计算机无需进行明确编程即可习得的研究领域。” 这是一个较旧的非正式定义。二、汤姆·米切尔（Tom Mitchell）提出了一个更现代的定义：“如果某计算机程序在任务T（Task）上的性能P（Performance）随着经验E（Experience）的增加而提高，那么可以说计算
文章目录1. 监督学习和无监督学习2. 线性回归模型3. 代价函数4. 梯度下降5. 多维特征6. 多元线性回归的梯度下降7. 特征缩放8. 判断梯度下降是否收敛9. 学习率10. 正规方程11. 逻辑回归12. 决策边界13. 逻辑回归的代价函数14. 实现逻辑回归梯度下降15. 过拟合问题16. 正则化17. 神经网络17.1 需求预测17.2 神经网络中的网络层17.3 复杂的神经网络17
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2024-04-22 19:29:52
307阅读
1. 单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)1.1 模型表示像上述公式，因为只含有一个特征/输入变量，因此这样的问题叫作单变量线性回归问题。例子如下： 单变量线性方程，就是我们初中就学的一元一次函数。 当然啦，除了这个模型之外，我们还有很多其他的线性模型，比如指数模型、对数模型等等，除了线性模型之外，还有非线性模型，有这么多的模型，其目的就是在于
## 徐义达 机器学习笔记实现流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[创建项目] --> B[导入数据集和库];
B --> C[数据预处理];
C --> D[建立模型];
D --> E[模型训练];
E --> F[模型评估];
F --> G[模型应用];
```
### 详细步骤及代码解释
1.
原创
2023-11-24 08:16:19
47阅读
//study.163.com/cours
原创
2022-12-11 23:29:00
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一、前言1.1 监督学习：监督学习：见度给出数据集和正确答案，要求机器给出更多的正确答案（实现预测）数据问题 && 分类问题单个 or 多个 特征/属性特征：年龄、肿瘤尺寸；Q：无数个特征又该怎么办？1.2 无监督学习将数据集分簇 -> 聚类算法，聚类算法只是无监督算法中的一种；无监督学习：给定数据集，但没有给出正确答案，要求机器对其分类，我们不知道这个数据集有多少类， 看机器把它们分成多少个簇；计算机集群 、社交网络、市场分析；鸡尾酒会算法：一个
原创
2022-01-04 09:40:15
734阅读
交换定义： 相同网段的主机互通，称之为交换；后附原理简介。
原创
2018-01-22 09:05:25
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教程是本人学习吴恩达老师DeepLearing系列课程中整理的最为详细的学习笔记。，以及DeepLearning官方网站Deep Learning by deeplearning.ai | Coursera。该系列课程总共有180多个，我会将学习笔记陆续分享出来，为有兴趣深度学习的同仁提供便利。再次由衷感谢吴恩达老师的精彩讲解和无私奉献！特别说明：图片来源于吴恩达老师视频截
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2024-01-16 20:55:30
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特别说明：图片来源于吴恩达老师视频截图。“深度学习”指的是训练神经网络，有时候规模很大。那么，神经网络究竟是什么呢？先从一个房价预测的例子开始。假设有一个六间房屋的数据集，已知房屋的面积（单位是平方英尺或平方米）、房屋价格，想要找到一个函数，根据房屋面积预测房价的函数。如果你懂线性回归，你可能会说，“好吧，用这些数据来拟合一条直线”，于是你可能会得到下面这样一条直线。但奇怪的是，你可能也知道，价格
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2023-08-02 21:45:05
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Q1:机器学习的定义？（1）一种机器学习的定义：一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能指标度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。（2） 从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。（）（3）机器学习算
DeepLearning.ai深度学习课程笔记-吴恩达（V5.71）第一门 课 神经网 络 和深度 学 习 (Neural Networks and Deep Learning)第一周：深度学习引言(Introduction to Deep Learning)1.1 欢迎(Welcome) 第一个视频主要讲了什么是深度学习，深度学习能做些什么事情。以下是吴恩达老师的原话： 深度学习改变了传
1.逻辑回归1.1 分类问题首先要明确，逻辑回归解决的是分类问题。比如电子邮件是否为垃圾邮件等都属于分类问题1.1.1 二元分类将因变量可能属于的两个类分别称为正类(用1表示)和负类(用0表示)，还是使用线性回归去处理该分类问题，得到以下图像：其中，当，预测;当，预测。对于上述训练集而言，分类的效果很好(前四个点实际为0，后四个点实际为1)。但是如果出现一个TumorSize很大，且实际值为1的样
## 如何实现吴恩达机器学习笔记的Github
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现吴恩达机器学习笔记的Github。下面是整个流程的表格展示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建Github账号 |
| 2 | 创建新的仓库 |
| 3 | 克隆仓库到本地 |
| 4 | 添加机器学习笔记文件 |
| 5 | 将本地的更改推送到Github |
原创
2024-01-16 11:00:27
212阅读
