《垃圾回收》专题

0.5 重点回顾 计算机的定义为：“接受使用者输入指令与数据，经由中央处理器的数学与逻辑单元运算处理后，以产生或储存成有用的信息”； 电脑的五大单元包括：输入单元、输出单元、控制单元、算数逻辑单元、存储单元五大部分。其中CPU占有控制、算术逻辑单元，存储单元又包含内存与辅助内存； 数据会流进/流出内存是CPU所发布的控制命令，而CPU实际要处理的数据则完全来自于内存； CPU依设计理念主要分为：精

在第一章中，我们探讨了JavaScript中关于异步编程的术语和概念。我们的焦点是理解驱动所有“事件”（异步函数调用）的单线程（一次一个）事件轮询队列。我们还探讨了各种解释 同时 运行的事件链，或“进程”（任务， 函数调用等）间的关系的并发模式。 我们在第一章的所有例子中，将函数作为独立的，不可分割的操作单位使用，在这些函数内部语句按照可预知的顺序运行（在编译器水平之上！），但是在函数顺序水平上，

Go支持函数回调，你可以把函数名称作为参数传递给另外一个函数，然后在别的地方实现这个函数。 package main import "fmt" type Callback func(x, y int) int func main() { x, y := 1, 2 fmt.Println(test(x, y, add)) } //提供一个接口，让外部去实现 func test(x,

当物体在场景中移动并碰撞到其他物体时，box2d 会处理大部分必要的碰撞检测，我们一般不需要关心这些情况。但是制作物理游戏最主要的点是有些情况下物体碰撞后应该发生些什么，比如角色碰到怪物后会死亡，或者球在地上弹动时应该产生声音等。 我们需要一个方式来获取到这些碰撞信息，物理引擎提供的方式是在碰撞发生时产生回调，在回调里我们可以根据产生碰撞的两个碰撞体的类型信息来判断需要作出什么样的动作。 注意：

参数回调方式与调用本地 callback 或 listener 相同，只需要在 Spring 的配置文件中声明哪个参数是 callback 类型即可。Dubbo 将基于长连接生成反向代理，这样就可以从服务器端调用客户端逻辑 1。可以参考 dubbo 项目中的示例代码。 服务接口示例 CallbackService.java package com.callback; public interfa

回声测试用于检测服务是否可用，回声测试按照正常请求流程执行，能够测试整个调用是否通畅，可用于监控。 所有服务自动实现 EchoService 接口，只需将任意服务引用强制转型为 EchoService，即可使用。 Spring 配置： <dubbo:reference id="memberService" interface="com.xxx.MemberService" /> 代码： // 远

Page 回调函数可以用来为特定的页面执行特定的代码。Page 回调函数会被 Page 事件有很多优点。 Page 回调函数不是事件，所以会有更少的的内存占用和更少的内存泄露。 因为不是事件，所以不用担心如何监听。 有时候会在代码结构上比使用事件更方便。 回调方法 使用 Page 回调函数我们必须使用正确的App方法 myApp.onPageBeforeInit(pageName, callbac

　　　　在scikit-learn中，与逻辑回归有关的主要是这3个类。LogisticRegression， LogisticRegressionCV 和logistic_regression_path。其中LogisticRegression和LogisticRegressionCV的主要区别是LogisticRegressionCV使用了交叉验证来选择正则化系数C。而LogisticRegre

线性回归可以说是机器学习中最基本的问题类型了，这里就对线性回归的原理和算法做一个小结。 1. 线性回归的模型函数和损失函数 线性回归遇到的问题一般是这样的。我们有m个样本，每个样本对应于n维特征和一个结果输出，如下： $$(x{(0)}_1,x{(0)}_2,...x{(0)}_n,y_0),(x{(1)}_1,x{(1)}_2,...x{(1)}_n,y_1),...(x{(m)}_1,x{(m

机器学习中的回归问题属于有监督学习的范畴。回归问题的目标是给定D维输入变量x，并且每一个输入矢量x都有对应的值y，要求对于新来的数据预测它对应的连续的目标值t。比如下面这个例子：假设我们有一个包含47个房子的面积和价格的数据集如下： 我们可以在Matlab中画出来这组数据集，如下： 　　看到画出来的点，是不是有点像一条直线？我们可以用一条曲线去尽量拟合这些数据点，那么对于新来的输入，我么就可以将拟

Logistic回归模型 二项Logistic回归模型（binomial logistic regression model）是一种分类模型，由条件概率分布$$P(Y|X)$$表示，形式为参数化的logistic分布。 一、模型定义 模型是如下的条件概率分布： $$ P(Y=1|X)=\dfrac{e{w\cdot x+b}}{1+e{w\cdot x+b}} $$ $$ P(Y=0|X)=1-P

Go语言是支持多值返回的。怎么实现的呢？让我们先看一看C语言是如果返回多个值的。在C中如果想返回多个值，通常会在调用函数中分配返回值的空间，并将返回值的指针传给被调函数。 int ret1, ret2; f(a, b, &ret1, &ret2) 被调函数被定义为下面形式，在函数中会修改ret1和ret2。对指针参数所指向的内容的修改会被返回到调用函数，用这种方式实现多值返回。 void f(i

通过上面的学习，可以知道通过 return [表达式] 语句用于退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。 不带参数值的 return 语句返回 None。 具体示例： # -*- coding: UTF-8 -*- def sum(num1,num2): # 两数之和 if not (isinstance (num1,(int ,float)) and isinstance (