在Canvas中对文本填充水平或垂直的线性渐变可以轻易实现，而带角度的渐变就复杂很多；就好像下面这样，假设文本矩形宽为W,高为H,左上角坐标为X,Y。渐变示例.jpg(https://imghelloworld.osscnbeijing.aliyuncs.com/imgs/48edf7ce289dab3e1972d973aa

HashMap采用了数组和链表的数据结构，能在查询和修改方便继承了数组的线性查找和链表的寻址修改，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的。解决哈希冲突的三个方法：a.开放定址法  又被称为再散列法，包括线性探测再散列、二次探测再散列、伪随机探测再散列b.再哈希法  地址冲突后，对哈希结果再次进行哈希，直到

【系列文章合集】顺序存储结构的线性表(https://mp.weixin.qq.com/s/OGbxsh0aNh1woHA85weZw)如何掌握C语言的一大利器——指针？(https://mp.weixin.qq.co

前言它可以沿一个方向线性排布所有子组件，并且它也可以支持基于Sliver的延迟构建模型。接口描述ListView({Keykey,//可滚动widget公共参数AxisscrollDirectionAxis.vertical,boolre

均值滤波均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度g（x，y），即g（x，y）∑f（x，y）/mm为该模板中

LightGBM的动机GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT在工业界应用广泛，通常被用于点击率预测，搜索排序等任务而GBDT在每一次迭代的时

03高维组合特征的处理知识点组合特征问题什么是组合特征？如何处理高维组合特征？分析与解答为了提高复杂关系的拟合能力，在特征工程中经常会把一阶离散特征两两组合，构成高阶组合特征。以广告点击预估问题为例，原始数据有语言和类型两种离散特征，表1.

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资料获取地址见文末或评论！一、预备知识微积分（偏导数、梯度等等）概率论与数理统计（例如极大似然估计、中央极限定理、大数法则等等）最优化方法（比如梯度下降、牛顿拉普什方法、变分法（欧拉拉格朗日方程）、凸优化等等）二、路线1（基于普通最小二乘法的）简单线性回归线性回归中的新进展（岭回归和LASSO回归）(此处可以插入Bagging和AdaBoost的内容

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