技术是为了更好得解决变动的需求，要做到这一点，必须写出优雅的代码。这需要重构， 这是一个开发人员从初级到中级的必经之路 重构是目的，设计模式是到达的方式，这需要一直的训练 重构是什么 什么是重构， ...

k-means 聚类k-means聚类是无监督学习，训练数据集都是未添标签的(不知类别)。就连数据集最终要分成几类都是不知道的。聚类和分类的不同是，后者必须对分类的目标事物必须是已知的。 聚类算法是根 ...

线性回归回归是用来预测数值型的目标值，数据集是连续型的，用线性回归找到最佳拟合直线。从一大堆数据中求出回归方程是我们的任务。假设一个样本数据放在矩阵$x_1$中，$y_1$是结果，回归系数放在向量$w ...

Logistic回归回归是对一些数据点进行拟合，该拟合过程称为回归，这样的思想是用来做预测的。为什么能用来分类呢？假设有一个这样的函数，名称为Sigmoid$$f(z) = {1 \over 1 + ...

朴素贝叶斯朴素贝叶斯是分类算法，一个新数据x出现，是类a的概率为$p(a/x)$，属于类b概率$p(b/x)$ 若$p(a/x) > p(b/x)$，则x归为类a 若$p(a/x) < ...

决策树决策树是分类算法，一个未贴标签(未知类别)的新数据(含多个特征)，通过问多个问题（问题是：特征，答案：是或者否），最终问题问完，判断出新数据类别。问问题的流程基于决策树。 所以训练决策树的步骤一 ...

K-近邻算法KNN用于分类，先有已知类别的数据集，输入一个样本，利用K-近邻算法得出该样本的类别， 一个样本包括特征、类别等数据。KNN 程序代码戳这里 kNN原理 带有标签(类别)样本数据集，包含 ...

回想自己和其他开发人员团队合作中，有过各种各样的问题。比如 哪些明明是简单的需求，却要花很多时间，还不能保证稳定。 平时花费很多时间去学习，看似很努力却得不到想要的回报 需求变得越来越难写 开发的效 ...

在本地安装虚拟机，并用secureCRT 连接可以搭建测试环境，提高开发效率。 安装在vmware 安装centos6.5， 可以选择最小化安装，这种模式好像没有鼠标，但是可以利用vmware 完成粘 ...

小程序中如果一个页面UI太过复杂，亦或者某个UI组件复用次数多，可以考虑抽取出自定组件。抽离组件可以 分而治之，使代码结构更清晰，也是重构的目的。 复用，使逻辑出现在唯一出 自定义组件页面中的网络 ...