全网最硬核 Java 新内存模型解析与实验单篇版.doc

win7 x64 uhd630核显驱动，qqls测试通过，其他U更不在话下。 设备管理器中手动选择igdlh64.inf安装，等待几分钟即可，安装完成后需要重启一次，核显的控制面板会出现在系统的控制面板中。

支持向量机（support vector machines，SVM）是一种二分类模型，它将实例的特征向量映射为空间中的一些点，SVM 的目的就是想要画出一条线，以 “最好地” 区分这两类点，以至如果以后有了新的点，这条线也能做出很好的分类。SVM 适合中小型数据样本、非线性、高维的分类问题。 SVM 最早是由 Vladimir N. Vapnik 和 Alexey Ya. Chervonenkis 在1963年提出，目前的版本（soft margin）是由 Corinna Cortes 和 Vapnik 在1993年提出，并在1995年发表。深度学习（2012）出现之前，SVM 被认为机器学习中近十几年来最成功，表现最好的算法。

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