德国倍福嵌入式工控机由入门到精通 经典教程

改进的AdaBoost-SVM算法用于对等网络贷款平台的安全性和风险进行分类。 由于SVM算法难以处理稀有样本并且训练缓慢，因此使用规则采样来减少分类噪声。 然后，通过学习机的组合，可以识别P2P风险。 结果表明，IAdaBoost算法可以提高风险平台分类的准确性。 分类误差可控制在5％以内。

jvm虚拟机学习资料.zip

实验目的与要求： 实验的目的：完成虚拟机的安装，调试好虚拟机为日后的工作奠定基础 实验的要求： ①不需要分区或重开机就能在同一台PC上使用两种以上的操作系统。 ②不同的操作系统之间还能互动操作，包括网络、外设、文件共享以及复制粘贴等功能。 ③能够设定并且随时修改操作系统的操作环境，如：内存、磁盘空间、外围设备等等。 ④强大的快照功能，你能够快速恢复以前保存的状态而不需要漫长的等待。 ⑤具备对群组的支持、克隆、录屏等功能。

TSO入门，TSO入门指南（大型机学习入门）

eplan win7 虚拟机 学习电气制图专用链接：https://pan.baidu.com/s/1kkBrmXiSSgRo_OHHcNGc1Q

学习SVM的好资源，线性分类器，将分类转化为优化问题，其中包括部分证明，讲解了关于线性不可分和软间隔优化还有核函数

李航老师的《统计学习方法》书里第二章感知机学习算法的原始形式的matlab程序

手把手视频详细讲解项目开发全过程，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 课程简介 JVM 是 Java 程序的运行环境，学习 JVM，方能了解 Java 程序是如何被执行的，为进一步深入底层原理乃至程序性能调优打好基础。通过学习这门课程，你将掌握：1. JVM 内存结构的组成、各部分功能作用，学会利用内存诊断工具排查内存相关问题；2. JVM 的招牌功能-垃圾回收机制是如何工作的，如何进行垃圾回收调优；3. Java 程序从编译为字节码到加载到运行的全流程，各个阶段的优化处理；4. 了解 Java 内存模型相关知识，见识多线程并发读写共享数据时的问题和 Java 的解决方案。 适应人群 有一定的Java基础，希望提升 Java 内功的人群。 课程亮点 * 系统地学习 JVM 内存结构，垃圾回收、字节码与类加载技术。 * 在内存结构章节，能够学习掌握 JVM内存溢出现象，堆栈内存结构，利用内存诊断工具排查问题。彻底分析 StringTable的相关知识与性能优化，掌握直接内存分配原理和释放手段。 * 在垃圾回收章节，不仅会介绍垃圾回收算法、分代垃圾回收机制，还会重点介绍 G1 垃圾回收器，辨析 Full GC 发生条件，jdk8以来对垃圾回收的优化，以及垃圾回收的调优法则。 * 在字节码与类加载技术章节，会从一个 class 文件开始分析其每一字节的含义。学习字节码指令的的运行流程，字节码指令与常量池、方法区的关系。掌握条件分支、循环控制、异常处理、构造方法在字节码级别的实现原理，利用HSDB工具理解多态原理。还会涉及从编译期的语法糖处理，到类加载的各个阶段，直至运行期的各项优化的详细讲解。最后不要错过方法反射优化的底层分析。 * 最后的加餐环节是带着你理解 Java 内存模型：见识多线程读写共享数据的原子性、可见性、有序性，以及很多人解释不清楚的 happens-before 规则。当然还不能少了 CAS 和 synchronized 优化。 主讲内容 第一章：引言 1. 什么是 JVM ? 2. 学习 JVM 有什么用 ? 3. 常见的 JVM 4. 学习路线 第二章：内存结构 1. 程序计数器 2. 虚拟机栈 3. 本地方法栈 4. 堆 5. 方法区 6. 直接内存 第三章：垃圾回收 1. 如何判断对象可以回收 2. 垃圾回收算法 3. 分代垃圾回收 4. 垃圾回收器 5. 垃圾回收调优 第四章：类加载与字节码技术 1. 类文件结构 2. 字节码指令 3. 编译期处理 4. 类加载阶段 5. 类加载器 6. 运行期优化 第五章：内存模型 1. Java 内存模型 2. 可见性 3. 有序性 4. CAS 与原子类 5. synchronized 优化

强化学习(reinforcement learning) 是机器学习和人工智能领域的重要分支，近年来受到社会各界和企业的广泛关注。强化学习算法要解决的主要问题是，智能体如何直接与环境进⾏交互来学习策略。但是当状态空间维度增加时，传统的强化学习⽅法往往⾯面临着维度灾难，难以取得好的学习效果。分层强化学习(hierarchical reinforcement learning) 致力于将一个复杂的强化学习问题分解成几个子问题并分别解决，可以取得比直接解决整个问题更好的效果。分层强化学习是解决大规模强化学习问题的潜在途径，然而其受到的关注不高!本文将介绍和回顾分层强化学习的几大类方法。