一览：本文从零介绍链式存储结构的线性表——单链表。包括以下内容：什么是链式存储存储结构？单链表的结构辨析头结点、头指针等易混淆概念基本的增删改查操作（不带头结点和带头结点）单链表与顺序表的对比线性表的链式存储结构在一文中我们介绍了一种“用曲线连接”的线性表，“曲线”是一种形象化的语言，实际上并不会存在所谓“曲线”的这种东西。所谓“曲线连

什么是线性表？所谓线性，即一条线，这条线可以是直线，也可以是曲线。所谓表，肯定都不陌生，生活中有各种各样的表或者表格。我们在表格中填写各种各样的信息，通过表格，能够很好地对信息进行分类储存和分析。表的特点有：表由若干单元格组成单元格之间有顺序除特殊位置的单元格（首起和结尾）有一个“邻居”外，其他单元格都有两个“邻居”。那么什么是线性表呢？简单来说，就是

前提：统计学习（统计分析）和机器学习之间的区别金融公司采用机器学习技术及招募相关人才要求第一个问题：　 机器学习和统计学都是数据科学的一部分。机器学习中的学习一词表示算法依赖于一些数据（被用作训练集），来调整模型或算法的参数。这包含了许多的技术，比如回归、朴素贝叶斯或监督聚类。但不是所有的技术都适合机器学习。例如有一种统计和数

一、介绍JUnit是一款优秀的开源Java单元测试框架，也是目前使用率最高最流行的测试框架，开发工具Eclipse和IDEA对JUnit都有很好的支持，JUnit主要用于白盒测试和回归测试。<!more白盒测试：把测试对象看作一个打开的盒子，程序内部的逻辑结构和其他信息对测试人员是公开的；回归测试

智能化测试—在互动中经常需要维护大量的状态，对这些状态进行测试验证成本较高，尤其是当有功能变动需要回归测试的时候。为了降低开发测试的成本，在这方面使用强化学习模拟用户行为，在两个方面提效：mock接口：将学习过程中的状态作为服务接口的测试数据；回归测试：根据mock

sklearn中LogisticsRegression的coef\_和intercept\_的具体意义​使用sklearn库可以很方便的实现各种基本的机器学习算法，例如今天说的逻辑斯谛回归（LogisticR

本章涵盖了以下主题：分类和回归之外的其他类型的问题；评估问题，理解过拟合、欠拟合，以及解决这些问题的技巧；为深度学习准备数据。请记住，在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的，一部分用于解决过拟合问题的技术（如dropout）除外。4.1　三类机器学习问题在之前的所有例子中，尝试解决的是分类（预测猫或狗）或回归（预测用户在平台上花费的平均时

机器学习基础本章涵盖了以下主题：分类和回归之外的其他类型的问题；评估问题，理解过拟合、欠拟合，以及解决这些问题的技巧；为深度学习准备数据。请记住，在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的，一部分用于解决过拟合问题的技术（如dropout）除外。4.1　三类机器学习问题在之前的所有例子中，尝试解决的是分类（预测猫或狗）或回归（预测用户在平台上

原文链接：什么是时间复杂度？定性描述该算法的运行时间，一个函数、用大O表示，例如O(1)、O(n)、O(logN)...常见的时间复杂度量级常数阶O(1)对数阶O(logN)线性阶O(n)线性对数阶O(nlogN)平方阶O(n²)立方阶O(n)K次方阶O(