mockito使用
为什么使用mockito
设想一个刚开始学习编程的学生如何处理测试?
public static void main(String[] args) {
List<String> strings = Lists.newArrayList("string1", "string2");
if(!"STRING1".equals(strings)) {
throw new SomeException();
}
}
一般情况下需要这三步走:
- 新建一个执行入口main
- 编写一些测试数据
- 执行逻辑,然后看一下逻辑是否与自己设想的一致
安装使用jupyter-spark
1. prerequests:
Good old algos and techs
- 模拟退火 / simulated annealing
模型训练过程中数据的拆分使用
这是一篇澄清式的文章,对入门数据挖掘或者是机器学习领域的同学有一些帮助。 可参阅 周志华 《机器学习》 一书的 2.3 章节
概率图模型要点笔记
- 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)
- 马尔科夫随机场(Markov Random Filed, MRF)
使用增强学习方法解魔方问题
A more clear jupyter notebook version
http://nbviewer.jupyter.org/github/cinqs/rubikcubesolverbyrl/blob/master/workbench.ipynb
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工具类
如何加密并发行你的python代码
1. 将py
文件编译成.pyc
文件
使用Tensorflow做矩阵分解
一些简单的隐语义模型的场景中需要使用到矩阵分解,目的是为了找到前向和后向的隐类。这些经常出现在协同过滤中
除了下面的这种矩阵中没有缺失元素的分解,还可以分解缺失元素的矩阵
需要做的修改为:
- loss只计算未缺失的元素的差异
当未缺失的元素的loss已经降到最小了,使用新生成的矩阵来代替原有矩阵的缺失的元素,就找到了前向与后向之间的关系
Function Approximator, 方程趋近的思想以及使用
FA
中文域名配置Github page以及Nginx VH
- 需要现将你的域名转为
punycode
, 可以使用 https://www.punycoder.com/ 转化,也可以将你的域名粘贴在浏览器中(Chrome 比如说),然后可以在 developer tools -> Network 里面看到转换成的 Punycode
Introduction to MathJax
MathJax can be found here https://www.mathjax.org/
Docker to remove images
By default,