摘要：
如果并发的线程数量很多，并且每个线程都是执行一个时间很短的任务就结束了，这样频繁创建线程就会大大降低系统的效率，因为频繁创建线程和销毁线程需要时间。 为解决此问题，我们需要使用线程池。一方面避免了处理任务时创建销毁线程开销的代价，另一方面避免了线程数量膨胀导致的过分调度问题，保证了对内核的充分利用。 阅读全文
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下面的程序输出如何？ 1 public class Test { 2 3 public static void main(String[] args) { 4 System.out.println(getResult()); 5 } 6 7 public static int getResult() 阅读全文
摘要：
对称加密与非对称加密 对称加密：加密和解密使用同一个秘钥，被黑客拦截不安全。DES，AES，3DES等等 非对称加密：加密和解密使用不同的秘钥，一把作为公开的公钥，另一把作为私钥。公钥加密的信息，只有私钥才能解密。私钥加密的信息，只有公钥才能解密。非常安全，黑客拦截也没用，因为私钥未公开。RSA，E 阅读全文
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get请求 设置重连次数：requests.adapters.DEFAULT_RETRIES设置连接活跃状态: requests.session().keep_alive = False添加参数，params={}查看http返回状态码：r.raise_for_status()设置返回数据的编码：r 阅读全文
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本文主要介绍SQL查询的性能优化及其替代方案。 阅读全文
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本文将介绍主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）原理，并且它如何在分类问题中发挥降维的作用。译自 Feature extraction using PCA。 简介 本文将介绍主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）原理，并 阅读全文
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维度灾难 维度增多主要会带来高维空间数据稀疏化问题， 也就是说，数据会更加的分散，因而就需要更大的数据量才能获得较好的bias和variance，达到较好的预测效果。 此处，最典型的是对于KNN的预测。 更详细的见：怎样理解"curse of dimensionality"， 另一方面看，当维度增加 阅读全文
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本文介绍caret包中的建立模型及验证的过程。主要涉及的函数有train()，predict()，confusionMatrix()，以及pROC包中的画roc图的相关函数。 阅读全文