梯度下降是一个在机器学习中用于寻找较佳结果的迭代优化算法。梯度的含义是斜率或者斜坡的倾斜度。下降的含义是代价函数的下降。算法是迭代的，意思是需要多次使用算法获取结果，以得到最优化结果。梯度下降的迭代性质能使欠拟合演变成获得对数据的较佳拟合。　　梯度下降中有

换言之，就是把一个大项目分为多个相互联系，但也可独立运行的小项目，并分别完成，在此过程中软件一直处于可使用状态。迭代式开发，不要求每一个阶段的任务做的都是最完美的，而是明明知道还有很多不足的地方，却偏偏不去完善它，而是把主要功能先搭建起来为目的，以最短的时

换言之，就是把一个大项目分为多个相互联系，但也可独立运行的小项目，并分别完成，在此过程中软件一直处于可使用状态。迭代式开发，不要求每一个阶段的任务做的都是最完美的，而是明明知道还有很多不足的地方，却偏偏不去完善它，而是把主要功能先搭建起来为目的，以最短的时

随着软件技术的发展、客户需求的变化越来越快、对应用软件项目的交付的要求也越来越要跟上市场的变化，RUP非常适合这样的开发场景，在应用软件开发中已经成为最常用的开发模式。从项目管理的角度来看，RUP的开发中对于迭代计划的开发和管理是保证成功交付项目的关键。笔

轻量级：需求分解成更小粒度，每个小粒度需求1～3天实现，并立即转测试。开发模式之外，更是一种思想、理念、文化！

在这些案例研究中，细化阶段的迭代1强调的是基础。领域模型是OO分析中最重要的和经典的模型。领域模型也是可选制品。领域模型的范围现定于当前迭代所开发的用例场景，领域模型能够被不断地演进用以展示相关的重要概念。UP对领域模型的定义是，可以在业务建模科目中创建的

ZSCAN KEY cursor [MATCH pattern] [COUNT count]scan:迭代当前库。redis是单进程单线程模型,keys和smembers这种命令可能会阻塞服务器,所以出现了scan系列的命令,通过返回一个游标，可以增量式迭

　螺旋模型的每一次迭代只包含了瀑布模型的某一个或两个阶段.如第二次迭代重点是需求,第三次迭代是总体设计和后续设计开发计划等.因此这是和RUP提倡的迭代模型是有区别的,RUP的每一次迭代都会包含需求,设计,开发和测试等各个阶段的活动.RUP迭代的目的在于逐步

Linux迭代服务器最近在学习linux下Socket开发，最简单的就是迭代服务器在网络程序里面，通常都是一个服务器处理多个客户机，为了出个多个客户机的请求，服务器端的程序有不同的处理方式。本节开始介绍Linux下套接字编程的服务器模型选择，主要包括循环服

ZSCAN KEY cursor [MATCH pattern] [COUNT count]scan:迭代当前库sscan:迭代一个 set 类型hscan:迭代一个hash类型,并返回相应的值zscan:迭代一个sorted set，并且返回相应的分数r

<p>当今互联网的发展，已不是大鱼吃小鱼的时代，而是快鱼吃慢鱼的时代。互联网产品的制胜原则就是一个字——“快”。在各种形态的产品研发中，我们始终贯彻如一的价值观之一就是“快”，我们应该如何来理解和诠释“快”？又会从哪些方面来执行贯彻这个原则呢？

Boosting是一个提高任意给定学习算法准确度的方法。他是一种框架算法，主要是通过对样本集的操作获得样本子集，然后用弱分类算法在样本子集上训练生成一系列的弱分类器。在实际应用中，我们不必费力寻找预测精度高的算法，只需要找到一个比随机猜测略好的弱学习算法，

作者 | Thomas Anthony、Robert Nishihara、Philipp Moritz、在搜索过程中，模拟策略适用于探索最有希望的游戏策略。MCTS已被用于处理许多最新的程序问题，但MCTS的一个缺点是需要评估状态值并存储其结果，这在分支树

《价值迭代网络》是第 30 届神经信息处理系统大会的最佳论文奖获奖论文，机器之心曾在该论文获奖后第一时间采访了该论文作者之一吴翼，参见《独家 | 机器之心对话 NIPS 2016 最佳论文作者：如何打造新型强化学习观？》。吴翼在该文章中介绍说：。该研究得到

你能猜到这个谜语的答案吗？如果你学习机器学习，它将随处可见……是的，迭代是为了实现某种结果而重复一组任务的过程。这种顺序方法当然是合理和有帮助的，但现实的机器学习很少如此线性。因此，我们想展示简单的迭代技术是如何在机器学习中具有美丽形式和深刻意义的。迭代是

没有一种机器学习方法在所有问题中表现最好。那么我们如何找到符合我们需求的最佳产品？这篇文章建议，在进入复杂的方法并花时间调整深度学习模型之前，尝试一下简单的方法。随着您逐渐采用更复杂的方法，您可能会发现简单的方法足以满足您的需求。对不起，深度学习可能无法为

在这个互联网飞速发展的时代，如何学习到新技术做到自己不被淘汰，在职场上走出自己的色彩。对商业及产品要有深刻的理解，因为数据分析的出发点就是要解决商业的问题，只有理解了商业问题，才能转换成数据分析的问题，从而满足部门的要求。

本来是不打算先讲map的，但是随着对set集合的认识，发现如果不先搞懂各种map，是无法理解set的。比如HashSet就是用HashMap，LinkedHashSet就是用LinkedHashMap。entry是下面这样的，相比HashMap，多了两个属

本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT, GTB， GBRT, MART，其实都是指的同一种算法，本文统一简称GBDT。GBDT在BAT大厂中也有广泛的应用，假如要选择3个最重要的机器学习算法的话，

在机器学习算法中，对于很多监督学习模型，需要对原始的模型构建损失函数，接下来便是通过优化算法对损失函数进行优化，以便寻找到最优的参数。在求解机器学习参数的优化算法中，使用较多的是基于梯度下降的优化算法。梯度下降法有很多优点，其中，在梯度下降法的求解过程中，