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前言JVM系列文章如无特殊说明，一些特性均是基于HotSpot虚拟机和JDK1.8版本讲述。下面这张图我想对于每个学习Java的人来说再熟悉不过了，这就是整个JDK的关系图：从上图我们可以看到，JavaVirtualMachine位于最底层，所有的Java应用都是基于JVM来运行的，所以学习JVM对任何一个想要深入了解Java的人是必不可少的。Java的口号是：Writeonce,runanywhere（一次编写，到处运行）。之所以能实现这个口号的原因就是因为JVM的存在，JVM帮我们处理好了不同平台的兼容性问题，只要我们安装对应系统的JDK，就可以运行，而无需关心其他问题。什么是JVMJVM全称JavaVirtualMachine，即Java虚拟机，是一种抽象计算机。与真正的计算机一样，它有一个指令集，并在运行时操作各种内存区域。虚拟机有很多种，不同的厂商提供了不同的实现，只要遵循虚拟机规范即可。「目前我们常说的虚拟机一般都指的是HotSpot」。JVM对Java编程语言一无所知，只知道一种特定的二进制格式，即类文件格式。类文件包含Java虚拟机指令(或字节码)和符号表，以及其他辅助

JVM（一）：久识你名，初居我心

聊聊JVMJVM，一个熟悉又陌生的名词，从认识Java的第一天起，我们就会听到这个名字，在参加工作的前一两年，面试的时候还会经常被问到JDK，JRE，JVM这三者的区别。JVM可以说和我们是老朋友了，但是在工作中的应用场景也许不如那些框架，但是在关键时候还是得靠它去搞定问题，俗话说得好，知己知彼，方能百战不殆，JVM作为前往高级工程师的一道坎，从这篇文章开始，我们会去逐步的分析，讲解，攻克这座大山。什么是JVMJVM（JavaVirtualMachine），翻译成中文就是Java虚拟机，总所周知，Java语言有一个非常鲜明的特性，也是前期Java发展的口号之一WriteOnceRunEverywhere"一次编写，到处运行"，相信作为一名Java开发人员，我们对这句话都不会陌生，这句话的底气就来源于我们的JVM。其中的原理就是，我们所编写的源程序java文件，被编译成了JVM可以识别的字节码文件（以class为后缀的文件），到处运行所依赖的其实就是为不同的平台实现了不同的虚拟机。java的程序运行在JVM上，而非直接运行在CPU上。JVM的学习要点首先，我们需要知道

JavaScript装饰者模式

这里我们通过需求逐渐引出装饰者模式。下面是一个关于几代汽车的不同逐渐体现装饰者模式的。首先，我们先引入一个接口文件----目的为检验实现类是否完全实现接口中的方法，代码如下，//定义一个静态方法来实现接口与实现类的直接检验 //静态方法不要写出Interface.prototype,因为这是写到接口的原型链上的 //我们要把静态的函数直接写到类层次上 //定义一个接口类 varInterface=function(name,methods){//name：接口名字 if(arguments.length<2){ alert("必须是两个参数") } this.name=name; this.methods=[];//定义一个空数组装载函数名 for(vari=0;i<methods.length;i++){ if(typeofmethods[i]!="string"){ alert("函数名必须是字符串类型"); }else{ this.methods.push(methods[i]); } } }; Interf

干货 | 自然语言处理(2)之浅谈向量化与Hash-Trick

关键字全网搜索最新排名【机器学习算法】：排名第一【机器学习】：排名第一【Python】：排名第三【算法】：排名第四这一系列公开课将由一线技术专家从不同技术细分领域分享AI技术与行业发展状况，分享主题涵盖语音识别、图像识别、自然语言处理、深度学习等前言在文本挖掘的分词原理（干货|自然语言处理(1)之聊一聊分词原理）中讲到了文本挖掘的预处理中的分词，而分词后，如果是做文本分类，则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例HashTrick，本文对向量化和特例HashTrick预处理方法做一个总结。词袋模型词袋模型（BagofWords，简称BoW）假设不考虑文本中词与词之间的上下文关系，仅仅只考虑所有词的权重。而权重与词在文本中出现的频率有关。词袋模型首先会进行分词，通过统计每个词在文本中出现的次数，就可以得到该文本基于词的特征，如果将各个文本样本的这些词与对应的词频放在一起，就是我们常说的向量化。向量化完毕后一般也会使用TF-IDF进行特征的权重修正，再将特征进行标准化。再进行一些其他的特征工程后，就可以将数据带入机器学习算法进行分类聚类了。总结下词袋模型的三部曲：分词（tokeni

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