在理解封装之前，必须要先了解“权限修饰符”。   权限修饰符是用来控制访问权限的。Java语言中的访问权限修饰符有4种，但是仅有3个关键字，因为不写访问权限，在Java中被称为默认权限，或同包权限，本文（default）代替。下面按照权限从小到大的顺序对4中访问权限分别介绍。 &...

在jdk7的新特性方面主要有下面几方面的增强：1.1二进制变量的表示,支持将整数类型用二进制来表示，用0b开头。  所有整数int、short、long、byte都可以用二进制表示：byteaByte=(byte)0b00100001;延伸阅读：java的8种基础类型 一、基础类型Java...

-抽象：抽象是将一类对象的共同特征总结出来构造类的过程，包括数据抽象和行为抽象两方面。抽象只关注对象有哪些属性和行为，并不关注这些行为的细节是什么。-继承：继承是从已有类得到继承信息创建新类的过程。提供继承信息的类被称为父类（超类、基类）；得到继承信息的类被称为子类（派生类）。继承让变化中的软件系统有了一定的延续性，同...

如果能够做一些炫酷的网站，并且能够写一手的好html/css/javascript的话，你是不是就觉得你是牛逼的前端程序猿了？ 如果不确认的话，请看看如下几个能够被称作牛逼程序猿的特征吧：  虽然也许尝试开发过前端框架，但是对于重复造轮子这件事来说，其实意义不大，使用现成的成熟框架好处在于...

　　只要股票运动正常，就必须按兵不动。这是指两个方面：股市运行在下跌趋势时，应保持空仓，决不能轻举妄动。熊市乱动，动手斩手，动脚斩脚。股市运行在上升趋势时，应保持满仓好股不能动，谁卖出，谁吃亏。除非做波段换股才能动。手里个股的上升趋势未改变前，就不要轻易乱换股。特别是一轮大级别的行情中，热点会轮动。　　即使是老股民，也...

明白了牛市、熊市各有多头市场、空头市场以后，不做死多头死空头做坚定的滑头才能在股市游刃有余，即多头市场入市，空头市场离场观望，做短线是投资投机者扩大赢利的手段，所以必须掌握周期性波动以制定策略、技巧，确保赢利成功。低迷阶段：经过一段时间股票价格下跌以后坏消息满天飞，投资者对远景悲观，没有耐心的投资者在连续亏损以后，纷纷...

　　2014年9月2日，魅族召开发布会，公布最新旗舰机型MX4，对比几个月前备受关注的锤子手机和小米M4，新一代手机品牌的传播方式已经基本成型。再过一周，苹果最新的发布会也将到来，大屏iPhone6的发布已经几乎没有悬念。品牌概念和参数数字背后，是什么样的用户在支撑起手机的品牌形象？友盟综合2014年6月-8月三个月的...

语言是一种复杂的自然习得的人类运动能力。成人的特点是通过大约100块肌肉的协调运动，每秒发出14种不同的声音。说话人识别是指软件或硬件接收语音信号，识别语音信号中出现的说话人，然后识别说话人的能力。特征提取是通过将语音波形以相对最小的数据速率转换为参数表示形式进行后续处理和分析来实现的。因此，可接受的分类是从优良和优质...

又叫做灰度共现矩阵对于精度要求高且纹理细密的纹理分布，我们取像素间距为d=1d=1，以下是方向的说明：我们来看，matlab内置工具箱中的灰度共生矩阵的生成函数graycomatrix（gray-levelco-occurrencematrix）对方向的说明：   如上图所示，方向是在每一...

支持连续变量和类别变量，类别变量就是某个属性有三个值,a,b,c，需要用FeatureTransformers中的vectorindexer处理上来是一堆参数setMaxDepth：最大树深度setMaxBins：最大装箱数，为了近似统计变量，比如变量有100个值，我只分成10段去做统计setMinInstancesP...

PostedbyccmonJanuary3,2014特征选择（featureselection）或者变量选择(variableselection)是在建模之前的重要一步。数据接口越来越多的今后，数据集的原始变量、衍生变量会越来越多，如何从中选取subset适用到模型之上在实际数据应用中十分重要。信息值informati...

http://blog.csdn.net/wangxiaojun911/article/details/6737933版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。矩阵的基础内容以前已经提到，今天我们来看看矩阵的重要特性——特征向量。矩阵是个非常抽象的数学概念，很多人到了这里往往望而生畏。...

大数据特征可归纳为“5V+3I”［7－8］，即:海量数据规模(Volume)、高速数据流动(Velocity)、灵活数据体系(Vitality)、丰富数据类型(Variety)、潜在数据价值(Value);资源成本投资(Investments)、技术理论与应用方案创新(Innovation)、自...

降维本质上是从一个维度空间映射到另一个维度空间，特征的多少别没有减少，当然在映射的过程中特征值也会相应的变化。举个例子，现在的特征是1000维，我们想要把它降到500维。降维的过程就是找个一个从1000维映射到500维的映射关系。原始数据中的1000个特征，每一个都对应着降维后的500维空间中的一个值。假设原始特征中有...

降维本质上是从一个维度空间映射到另一个维度空间，特征的多少别没有减少，当然在映射的过程中特征值也会相应的变化。举个例子，现在的特征是1000维，我们想要把它降到500维。降维的过程就是找个一个从1000维映射到500维的映射关系。原始数据中的1000个特征，每一个都对应着降维后的500维空间中的一个值。假设原始特征中有...