hash learning

Oracle学习资料，我学Oracle的时候记下来的，只有一部分！呵呵！仅供参考，大家一起进步

memcached 中使用的哈希函数。

本压缩包中包括四本MATLAB学习书籍：1. Matlab_数学手册2. MATLAB R2016完全一本通3. MATLAB编程4. MATLAB基础及其应用教程

MySQL必知必会的资源，适合MySQL学习。

深度学习历史趋势 一、深度学习历史趋势 神经网络的众多名称和命运变迁： 早期发展：20世纪50年代末至60年代初，神经网络研究开始兴起，受到广泛关注。 第一次寒冬：1970年代，由于理论和技术上的限制，神经网络研究进入低谷期。 反向传播算法的引入：1980年代中期，反向传播算法的提出极大地推动了神经网络的研究和发展。 第二次寒冬：1990年代中期，尽管有了突破性的进展，但由于计算资源和数据量的限制，神经网络再次遭遇挫折。 深度学习的复兴：21世纪初至今，随着GPU技术的发展、大数据时代的到来以及算法的不断创新，深度学习迎来了爆发式的增长。 与日俱增的数据量： 互联

内存 Hash 算法模块，挺适合用在需要快速检索大量数据的场景。它利用哈希函数将键值映射到内存中的特定位置，实现高效查找和访问。通过创建一个哈希表，能在内存中存储数据，查询时根据键值计算出对应的索引，如果有多个数据冲突，会通过链表方式存储。这样做既提高了查找效率，也保证了数据的完整性。要注意，哈希函数的好坏直接影响查询性能，最好选择分布均匀的哈希函数。至于扩展性，模块设计时考虑了多种比较方法和多键值的支持，未来可以更灵活地调整。总体来说，内存 Hash 算法模块在数据密集型应用中还挺有用的，简洁高效。

归纳学习假设机器学习的任务是在整个实例集合X上确定与目标概念c相同的假设。一般H表示所有可能假设。H中每个假设h表示X上定义的布尔函数。由于对c仅有的信息只是它在训练样例上的值，因此归纳学习最多只能保证输出的假设能与训练样例相拟合。若没有更多的信息，只能假定对于未见实例最好的假设就是训练数据最佳拟合的假设。定义归纳学习假设：任一假设如果在足够大的训练样例中很好地逼近目标函数，则它也能在未见实例中很好地逼近目标函数。（Function Approximation）。决策树基本概念从机器学习看分类及归纳推理等问题（4）第6章决策树

购买的书籍中使用的语句均是基于Scott表，而Oracle XE版本默认没有这个表。将该文件导入可以用于学习。

This article explores a new type of genetic algorithm in MATLAB that incorporates interactive learning. This innovative genetic algorithm technique aims to enhance the standard genetic algorithm by allowing solutions to learn from each other during the evolutionary process, thus improving overall pe

大数据的世界里，Apache Spark是个绕不开的狠角色。《Learning Apache Spark 2》这本书算是入门和进阶的不错搭档，不光讲基础，还带你做项目，像推荐系统、客户流失预测这种都能实战一把。 Spark SQL、Streaming、MLlib、GraphX这些核心组件的使用讲得比较细，连怎么装在YARN、Mesos上都交代得清清楚楚。API 用法、文件格式支持（像Parquet、Hive），都有涉及，读起来不会太闷，讲得也挺生活化。 对你这种写前端但开始摸大数据的开发者来说，了解一下Spark 和大数据流程，以后遇上数据流、实时推荐啥的，也不至于一脸懵。哦对了，书里还有Sp