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Leetcode-Daily：Construct String from Binary Tree && Binary Tree Paths && Path Sum II

摘要：本次，总结三道类似的题目。第一题：606. Construct String from Binary Tree 。题目要求：根据一棵二叉树的前序遍历，构建一个回文字符串，具体的要求是：节点本身为null：返回空字符串""。左右子树都不存在：返回结点值的字符串形式。左子树不存在而右子树存在：阅读全文

posted @ 2018-04-15 16:47 伊翁的城市广场阅读(89) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Leetcode-Daily: Maximum Binary Tree

摘要：题目链接：654. Maximum Binary Tree 题目描述：给定一个不重复的整数数组，构建一棵树，要求：代码实现：https://github.com/William0423/Leetcode/blob/master/java/src/tree/problem/MaximumBinary 阅读全文

posted @ 2018-03-24 16:16 伊翁的城市广场阅读(117) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Leetcode-Daily: Jewels and Stones

摘要：题目链接：771. Jewels and Stones 题目描述：给定J、S两个字符串，J中每个字符各不相同，S中字符可以相同，两个字符串都区分大小写。要求统计并返回S中所有出现在J中的字符串的个数。代码实现：https://github.com/William0423/Leetcode/blob 阅读全文

posted @ 2018-03-22 22:39 伊翁的城市广场阅读(155) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Spark专题(二)：Hadoop Shuffle VS Spark Shuffle

摘要： Spark专题的第二篇，本来想写Spark的Shuffle是如何实现的，查了一些资料，还是不太明白的。所以，从定义和缘由开始缕一缕：第一个问题，什么是大数据处理的Shuffle？无论是Hadoop还是Spark，都要实现Shuffle。Shuffle描述数据从map tasks的输出到reduce 阅读全文

posted @ 2018-03-10 00:23 伊翁的城市广场阅读(1067) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Spark专题(一)：Spark工作原理图

摘要：不上博客园有一段时间，回过头来翻看之前写的几篇博客，都是写了一半就丢了，又一次更深的认识自己的懒惰。做大数据项目快三个月了，一个新的领域一边探索一边实现，特别有意思，现在回来梳理对Spark的认识。专题的资料来源是官网和网络上的博客，暂时还不会涉及对源码的阅读。这是专题的第一篇文章，写写我对Spa 阅读全文

posted @ 2018-03-03 11:58 伊翁的城市广场阅读(3596) 评论(0) 推荐(0) 编辑

我司建立图书借阅的一点思考

摘要：公司前段时间在一楼接待厅旁边放了一个书架，上边摆放了几类可供借阅的书，并且每个月拨几百块钱购置新书，书的类别选择和公司行业与现有部门相关，比如技术书籍、营销、产品和商业等。从书的类别可以看出相关部门同事的意图：针对第一点，从一个产品的角度来考虑，这个小的阅读角对于一些平时主动性强，主动学习的人来说阅读全文

posted @ 2017-10-02 17:55 伊翁的城市广场阅读(129) 评论(0) 推荐(0) 编辑

机器学习的分类方法——逻辑回归

摘要：这个算法看得一知半解的，无论如何，先把理解的写下来，往后再迭代。还是以问题为导向：第一个问题，对于简单的线性模型，t=wT·x+b，可以用它作回归，然后利用最小二乘法求解参数w和b。当这个线性模型和sigmoid函数复合时，就构成了逻辑回归模型。第二个问题，对于sigmoid函数σ(t)，其作用阅读全文

posted @ 2017-09-11 23:25 伊翁的城市广场阅读(222) 评论(0) 推荐(0) 编辑

机器学习的分类算法——集成学习

摘要：对于分类中集成学习算法，在不同的算法书中，叫法比较丰富。比如在周志华的西瓜书中，称为集成学习/多分类器系统/基于委员会的学习；在李航的《统计学习方法》中，称提升方法；在《数据挖掘导论》中，又称为组合方法/分类器组合。无论怎么称呼，根据定义，这些名称表达的意思都是一样的，即：通过聚集多个分类器的预阅读全文

posted @ 2017-08-29 21:11 伊翁的城市广场阅读(694) 评论(0) 推荐(0) 编辑

浅谈对离散型随机变量期望的理解

摘要：在看《程序员的数学2——概率统计》关于离散型随机变量的大数定律解释时，有两个概念一定需要弄明白：在《Probability and Statistics》这本国外的经典教材第四章第一小节中，强调了随机变量的期望只与随机变量的分布有关系： Note: The Expectation of X Dep 阅读全文

posted @ 2017-08-29 20:44 伊翁的城市广场阅读(337) 评论(0) 推荐(0) 编辑

sklearn学习：make_multilabel_classification——多标签数据集方法

摘要： sklearn多标签数据集方法make_multilabel_classification翻译。阅读全文

posted @ 2017-08-29 20:36 伊翁的城市广场阅读(2166) 评论(0) 推荐(0) 编辑