“事件”概念可能就很清晰了，实体 值对象 、服务 和事件，四个要素，这样在领域层，为实体服务的函数就
Fri Jul 17 16:58:29 CST 2020
在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计
Fri Dec 27 23:28:48 CST 2019
GOF设计模式分三种类型：结构型、创建型和行为型，这三者类型其实对应着一个系统的三个阶段：设计阶段、
Thu Jul 16 10:56:09 CST 2020
这是为上海某大型港口公司的运输系统实施的一个领域驱动设计DDD的咨询案例，通过一天时间的探讨，初步提
Mon Jul 20 17:25:55 CST 2020
业务模型统一描述
Mon Jul 20 16:37:43 CST 2020
现在SOA架构下的服务管理面临很多挑战，比如面临一个非常大型的代码库，版本合并困难，甚至存在不同项目
Wed Jul 22 14:51:03 CST 2020
对于有M个状态的一阶马尔科夫模型，共有M^2个状态转移，因为任何一个状态都有可能是所有状态的下一个
Sat Dec 28 16:00:07 CST 2019
k-means算法不再随机选取簇中心，而是从一个簇出发，根据聚类效果度量指标SSE来判断下一步应该对
Fri Dec 27 23:47:28 CST 2019
K 最近邻(k -Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，
Fri Dec 27 23:42:36 CST 2019
Google 的两位创始人都是斯坦福大学的博士生，他们提出的 PageRank 算法受到了论文影响力
Fri Dec 27 23:33:30 CST 2019
Apriori算法简介： Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选
Fri Dec 27 23:21:05 CST 2019
梯度下降（GD）是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法，随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思
Fri Dec 27 23:15:14 CST 2019
分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一
Fri Dec 27 23:11:05 CST 2019
Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些
Fri Dec 27 23:08:01 CST 2019
Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，在boosting算法产生之前，还出
Fri Dec 27 23:02:35 CST 2019
从原始的数据集中采取有放回的抽样，构造子数据集，子数据集的数据量是和原始数据集相同的。不同子数据集的
Fri Dec 27 22:51:19 CST 2019
说起贝叶斯算法，不得不先提到概率论与数理统计课程里面的条件概率公式，对于随机试验E有两个随机事件A,
Fri Dec 27 22:38:08 CST 2019
支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，通俗来讲，它
Fri Dec 27 10:58:52 CST 2019
当Java世界提供的可选择性框架平台越来越多时，我们可能被平台架构所深深困扰，而无暇顾及软件的真正核
Mon Jul 20 15:45:36 CST 2020
用原型实例指定创建对象的种类,并且通过拷贝这些原型创建新的对象.
Thu Jul 16 15:41:32 CST 2020
