摘要： 今天工作遇到了延时队列的问题，看了一下网上大多数人发布的延时队列工具类，发现他们的实现大多不通用要不就是太复杂且没实现多线程，使得程序运行一直处于阻塞状态。于是我写了个超级通用和简单的多线程延时队列工具类给大家分享一下。 使用的具体例子请看延时队列工具类的main方法。 延时队列实体类，定义执行任务 阅读全文

摘要： 原公司有一OA项目，虽然能支持一般的流程业务，但是在我看来拓展性和灵活性太差了。国庆前和老板讨论了后说可以让我重构OA的代码，因此趁着国庆期间将OA的前端部分进行重构了。 现在重构的前端OA中组件相对比较少，今天打算增加一个单选框的组件，并记录一下分解和实现的思路。 直接看设计师对单选框组件的设计稿 阅读全文

摘要： 数据共享的有栈、寄存器、PC，线程共享的有：堆、全局变量、静态变量、方法区。 代码逻辑，简单变量，结构体都是放入栈中，而对象，以及被装箱的数据是放入堆中的。回收的是堆内存。 对于年轻代，刚开始创建的对象都是放置在eden区的，而将年轻代分成3个部分，主要是为了生命周期短的对象尽量留在年轻代。当ede 阅读全文

摘要： 无序数-规律A源->有序数（K源类型）K1SEQ顺序规律通用表达：提取A源-->A表K2SEQ模型运行:无序数经过A表解释-->有序数(K表 类型)K3SEQ结果修正:无序数经过A表解释-->有序数(K表 类型）同 有序数（K源类型)比较后-修正A表->A表修 无序数-规律B源->有序数（T源类型） 阅读全文

摘要： 最近几天重新思考了一下，为何当前的算法不能实现强人工智能或者是智能的问题，我冒昧的猜测最终的问题就是机器的理解最终都不能统一的问题。本篇就这个问题对其分析并提出解决方案 我发现了现如今网上基本上所有的所谓人工智能都是没有经过像人类一样系统学习过知识的，要是创造一种能像人类一样学习和归纳总结的算法又当 阅读全文

摘要： 近期以来，由于对人工智能的好奇，学习了不少关于人工智能的知识。但是无论学习什么都发现当前与人工智能有关的算法确实不能做到与人脑相提并论的那种对万物都能适应般的“通配性”。 虽然人工智能能在某些领域确实是有着能够超越人类的能力，但是这种能力脱离了具体的环境就发挥不出作用了。就拿在人工智能中广泛运用的图 阅读全文

摘要： 在几天前对函数的拟合函数进行改良之后，还没用实际的函数来看看具体的效果如何。以房价预测作为一个实战的模拟，来测试函数模拟寻找拟合函数之后对原本数据的预测效果究竟如何。 实战一： 这是网上找到的一个房价的数据，链接：https://pan.baidu.com/s/1wvMd6U18IsZ3P-EjbR 阅读全文

摘要： 前天，用简单的sklearn中提供的线性回归分析的一个lineregress的模块对手写图片识别函数进行提取了之后，发现对应的函数并没有比较好的效果，今天打算通过改进，来增强提取的正确性。 sklearn中提供了不止简单的线性回归分析的模块，还有梯度下降回归，梯度上升回归，随机森林回归，极端森林回归 阅读全文

摘要： 在上次的规律寻找算法中说明了规律寻找算法并不太支持周期函数，当前几天刷刷头条的时候发现了一个傅里叶级数的动画，为了把规律寻找算法中，对于周期函数模拟的短板给补全了，今天打算在数列找规律算法（预测算法）之更一般形式（2）的基础上，添加一个傅里叶级数的模拟，来让整个模拟曲线的过程丝滑流畅。 众所周知，傅 阅读全文

摘要： 昨天实现了一个计算机函数的提取过程，不过就函数提取的公式而言，因为用的是sklearn提供的多元线性回归分析函数，其中有最小二乘法和梯度下降的模拟。 但是无论是上述的哪种函数的模拟，一旦针对一些相对而言比较复杂的多元非线性问题，就很有可能不能发挥出函数提取的功能了。要做到一种精度比较高的模拟图像识别 阅读全文