《十六进制》专题

简介 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折中，以求获得最好的推广能力 。 总体概述： 在机器学习中，支持向量机（SVM，还支持矢量网络）是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。给定一组训练样本，每个标记

这一章展示了二叉搜索树，它是个Map接口的高效实现。如果我们想让元素有序，它非常实用。 12.1 哈希哪里不对？ 此时，你应该熟悉 Java 提供的Map接口和HashMap实现。通过使用哈希表来制作你自己的Map，你应该了解HashMap的工作原理，以及为什么我们预计其核心方法是常数时间的。 由于这种表现，HashMap被广泛使用，但并不是唯一的Map实现。有几个原因可能需要另一个实现： 哈希可

上一章中，我们写了一个使用哈希的Map接口的实现。我们期望这个版本更快，因为它搜索的列表较短，但增长顺序仍然是线性的。 如果存在n个条目和k个子映射，则子映射的大小平均为n/k，这仍然与n成正比。但是，如果我们与n一起增加k，我们可以限制n/k的大小。 例如，假设每次n超过k的时候，我们都使k加倍；在这种情况下，每个映射的条目的平均数量将小于1，并且几乎总是小于10，只要散列函数能够很好地展开键。

在本章中，我定义了一个比MyLinearMap更好的Map接口实现，MyBetterMap，并引入哈希，这使得MyBetterMap效率更高。 10.1 哈希 为了提高MyLinearMap的性能，我们将编写一个新的类，它被称为MyBetterMap，它包含MyLinearMap对象的集合。它在内嵌的映射之间划分键，因此每个映射中的条目数量更小，这加快了findEntry，以及依赖于它的方法的速度

数据科学家们经常面对世界的是或不是的问题。你在这个课程中看到了一些这样的问题的例子： 巧克力对你有好处吗？ Broad Street 水泵的水是否会导致霍乱？ 加州的人口统计在过去的十年中有所改变吗？ 我们是否回答这些问题取决于我们的数据。加州的人口普查数据可以解决人口统计的问题，而答案几乎没有任何不确定性。我们知道 Broad Street 水泵的水源受到霍乱病人的污染，所以我们可以很好地猜测它

文件 文件的基本概念 所谓“文件”是指一组相关数据的有序集合。 这个数据集有一个名称，叫做文件名。 实际上在前面的各章中我们已经多次使用了文件，例如源程序文件、目标文件、可执行文件、库文件 (头文件)等。文件通常是驻留在外部介质(如磁盘等)上的， 在使用时才调入内存中来。从不同的角度可对文件作不同的分类。从用户的角度看，文件可分为普通文件和设备文件两种。 普通文件是指驻留在磁盘或其它外部介质上的一

每个人的推理有好有坏，而逻辑是一种推理科学。它可以使我们认清楚：好的推理可以导引出真理，坏的推理则会给我们带来厄运，并导致我们每天不停地犯错。 推理是训练判断能力的一种行为、过程或者艺术；推理是在论证中使用理性判断的一种能力或者行为；推理是论证和推论的结合体；推理代表理性的力量；推理是论证、讨论和辩论。”斯图尔特说：“推理这个词语，远不止它的字面意义那么简单。在日常的普遍的谈话中，凭借推理能力，我

alpha通道 alpha通道的概念很简单。之前是写RGB结果，现在改为写RGBA： // Ouput data : it's now a vec4 out vec4 color; 前三个分量仍可以通过混合操作符（swizzle operator）.xyz访问，最后一个分量通过.a访问： color.a = 0.3; 不太直观，但alpha = 不透明度；因此alpha =

本章介绍Python中最有用的内置类型之一：列表（list）。你还将进一步学习关于对象的知识 以及同一个对象拥有多个名称时会发生什么。 列表是一个序列 与字符串类似，列表 是由多个值组成的序列。在字符串中，每个值都是字符； 在列表中，值可以是任何数据类型。列表中的值称为 元素（element） ，有时也被称为 项（item） 。 创建新列表的方法有多种；最简单的方法是用方括号( [ 和 ] )将元

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描述 SQL 注入，或者 SQLi 允许黑客将 SQL 语句注入到目标中并访问它们的数据库。它的潜力是无穷的，通常使其成为高回报的漏洞，例如，攻击者能够执行所有或一些 CURD 操作（创建、读取、更新、删除）来获取数据库信息。攻击者甚至能够完成远程命令执行。 SQLi 攻击通常是未转义输入的结果，输入被传给站点，并用作数据库查询的一部分。它的一个例子是： $name = $_GET['name']

概述 十字连接片是DIY的Makeblock零件之一。 它采用6061铝合金铝挤压技术制成。 与所有Makeblock零件兼容，可用于构建各种结构。 而且还有助于在mBot Ranger中安装和修复Auriga的情况。 参数 材质：6061铝 厚度：3mm 长度：104mm 宽度：66mm

在使用 Node 进行实际的项目开发之前，我内心也曾十分忐忑。尽管 JavaScript 历史悠久，但相较成熟的后端语言而言，Node 尚且算是新晋同学。甚至对于前端，因为各种各样的原因，JavaScript 的测试都十分少。Node 编写的在线产品，在成千上万用户面签能否具备良好的质量保证，我是心存疑问的。 总最早写处的代码让自己睡不着觉，无法精确定位 bug 到底位于一堆程序里的哪个位置，到后

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