摘要：
由于编译Android源码需要openjdk1.7.X版本。ubuntu 16.04自带openjdk为1.8.X版本。 sudo apt-get install openjdk-7-jre 或者sudo apt-get install openjdk-7-jdk 如果出现 没有可用的软件包 ope 阅读全文
摘要：
解决办法1：lsusb查看vendorId号，然后在/etc/udev/rules.d/目录下增加（或修改）51-android.rules文件。增加一条记录：SUBSYSTEM=="usb", SYSFS{idVendor}=="xxxx", MODE="0666" 其中xxxx是通过lsusb查 阅读全文
摘要：
人工神经网络由一系列神经元组成:每个神经元都代表了一个特定的线性函数：每个单元都会进行以下的计算过程： ini = ΣWj,iajai = g(ini) 通过调整每一个神经元的权值W，可以使得整个神经网络非常好的拟合数据。 激活函数 每个神经元中都有一个激活函数，通常使用Sigmoid函数： 因为它 阅读全文
摘要：
决策树是一个函数，以属性值向量作为输入，返回一个“决策”。如上图，我们输入一系列属性值（天气状况，湿度，有无风）后会得到一个要不要出去玩的一个决策。 从样例构建决策树 对于原始样例集，我们选取一个最好的属性将其分裂，这样我们会产生多个样例子集，同时我们会把该属性从属性集去掉，并且继续对各个样例子集进 阅读全文
摘要：
支持向量机（SVM）是当前非常流行的监督学习方法，其核心主要有两个： 极大边距分离器 假设我们想构造一个线性分类器，如下图所示： 我们有无数的选择，那么哪个选择才是最优的呢？直观上观察，我们希望选择距离样例最远的分类器，因为分类器距离样例越近，那么当与该样例相近的真实样例很有可能就落在了直线的另一边 阅读全文
摘要：
Adaboost是一种组合学习的提升算法，能将多个弱学习算法（甚至只比随机猜测好一点）组合起来，构成一个足够强大的学习模型。 组合学习 组合学习是将多个假说组合起来，并集成它们的预测。比如对于一个问题，我们可以生成20棵决策树，让它们对新样例的分类进行预测，最后通过投票决定最终的预测。这样可以有效的 阅读全文
摘要：
1、一个现有的进程通过调用函数fork（）来创建一个新进程，这个新进程（子进程）是调用进程（父进程）的副本。 fork（）函数会返回两次，在父进程中返回子进程的进程ID，在子进程中返回0。 2、在子进程中我们通过调用函数execlp（）来执行输入的命令行，从而在新进程中载入新的程序。 3、在父进程中 阅读全文
摘要：
n返回值： fork函数调用一次，但是返回两次：在子进程中返回0，在父进程中返回子进程ID，出错返回-1。通过返回值，可以确定是在父进程还是子进程中。 n子进程和父进程继续执行fork调用之后的指令。 子进程是父进程的副本： 1.子进程获得父进程数据空间、堆和栈的副本；父子进程并不共享这些存储空间。 阅读全文
摘要：
提问: 首先我们来提两个疑问,我们自定义了一个类如Customclass类型, Customclass myclass=new Customclass() Object obj=myclass; 运行上面这段代码,我们会进行装箱操作吗? 基础知识: .Net的类型分为两种，一种是值类型(Value 阅读全文
摘要：
先看下"_exit"和"exit"： exit被调用时，将冲刷所有的标准I/O流，关闭所有打开的文件描述符。在传统实现中，同时也将关闭标准I/O流。即表示标准输出FILE对象的相关存储区将被清0。而_exit不会执行这些操作。 由于父子进程共享同一地址空间，当父进程恢复运行并调用printf时，不会 阅读全文