摘要：
@author：Tobin 水平有限，如有错误，望请斧正。 参考《Java核心技术卷 基础知识第10版》 结合博文：https://juejin.im/post/5bce68226fb9a05ce46a0476，对其进行总结。 首先问自己什么是引用传递，什么是值传递？ 值传递：将副本传递给方法，调用 阅读全文
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@author：Tobin 水平有限，如有错误，望请斧正。 参考《Java核心技术卷 基础知识第10版》 对https://www.baeldung.com/java static的部分解答进行了翻译。 [Toc] 本节讨论static修饰符的使用。 static顾名思义有静态的含义，通过几个问答解 阅读全文
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@author：Tobin 水平有限，如有错误，望请斧正。 参考《Java核心技术卷 基础知识第10版》 https://blog.csdn.net/sinat_38899160/article/details/72650686 [Toc] 本节讨论final修饰符的使用。 final顾名思义有最终 阅读全文
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[Toc] 参考博客： https://blog.csdn.net/jason0539/article/details/23020989 https://blog.csdn.net/jason0539/article/details/44976775 https://juejin.im/entry/ 阅读全文
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因为要处理振动信号，复习了傅里叶变换，了解了一维的Gabor滤波器，Gabor滤波器是高斯核和正弦函数的乘积。这里集合我觉得讲的不错的文章，可以对傅里叶变换和Gabor滤波器有个深入浅出的认识。 "Gabor特征总结" "高斯函数的傅里叶变换" 高斯核的傅里叶变换后仍然是高斯形式。 "为什么有监督的 阅读全文
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论文来源 ： "IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS" 2016年的文章，SCI1区，提出了两阶段的算法。第一个阶段使用Sparse filtering，无监督的方式提取出特征。第二个阶段使用softmax回归进行分类。可以实现更少的数据，但更高的准 阅读全文
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论文来源 ： "NIPS2011" 相比于其它的无监督学习算法，Sparse filtering并不是去学习数据的分布，它是去分析特征的分布，良好的特征分布满足一定的特性，有了这个思想，只需要优化简单的目标函数，下面介绍。Sparse filtering可以有效地学习高维输入的特征，当进行分层训练时 阅读全文
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作者：Tobin 日期：2019/04/13 缘由：看python cookbook时，用到了heapq的库，书中提到，如果仅仅是返回一个数组的最大值，用max就可以了，但是如果返回多个较大或者较小元素用堆，如果返回的个数接近于数组本身的元素个数时，直接用排序即可。那么我在想，为啥返回几个元素的时候 阅读全文
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作者：Tobin 日期：2019/04/12 缘起：最近在做时间序列分析的实验，FCN网络做时序数据分类的效果还可以，由于时间的依赖性，自然地想到是否可以利用LSTM网络进行时序数据的分类。我对CNN比较了解，但是对LSTM，感觉很多文章都介绍得太笼统，大部分都是介绍cell，而忽略了它和CNN的联 阅读全文
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题目 链接： "https://leetcode.com/problems/counting bits" Level: Medium Discription: Given a non negative integer number num. For every numbers i in the ra 阅读全文