Python机器学习 预测分析核心算法 中文pdf_Python教程
资源名称： 机器学习 预测分析核心算法 中文 第 章 关于预测的两类核心 第 章 通过理解数据来了解 第 章 预测模型的构建：平衡性 第 章 惩罚线性回归模型第 章 使用惩罚线性方法来 第 章 集成方法第 章 用 构建集成 资源截图：
学习
Python机器学习——预测分析核心算法_Python教程
资源名称： 机器学习 预测分析核心算法 内容简介： 在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知 所措。本书从算法和 语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。 书专注于两类核心的 算法族 ，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来 展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为 章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。 本书主要针对想提高机器学习技能的 开发人员，帮助他们解决某一特定的项 目或是提升相关的技能。 作者简介： 在硅谷
Eclipse插件开发学习笔记
资源名称： 插件开发学习笔记 内容简介： 《 插件开发》由浅入深、有重点、有针对性地介绍了 插件开发技术，全书分为 篇共 章。第一篇介绍 平台界面开发的基础知识，包括 控件的使用、界面布局、事件处理等内容；第二篇是插件开发核心技术，主要介绍插件开发的核心知识要点，包括行为（ ）、视图（ ）、编辑器（ ）、透视图（ ）等 章的内容；第三篇主要讲述插件开发的高级内容，包括开发高级内容、富客户端平台技术（ ）、 ，以及 介绍与实现等 个章节；第四篇则围绕插件开发和 应用两个主题，精心设计了两个程序开发实例，使读
深入Java集合学习系列（二） HashSet的实现原理 中文PDF
资源名称：深入 集合学习系列 二 的实现原理 中文 实现 接口，由哈希表（实际上是一个 实例）支持。它不保证 的迭代顺序；特别是它不保证该顺序恒久不变。此类允许使用 元素。 资源截图：
Python之模块学习 中文_Python教程
资源名称： 之模块学习 中文 本文档主要讲述的是 之模块学习； 是由一系列的模块组成的，每个模块就是一个 为后缀的文件，同时模块也是一个命名空间，从而避免了变量名称冲突的问题。模块我们就可以理解为 库，如果需要使用某个模块中的函数或对象，则要导入这个模块才可以使用，除了系统默认的模块（内置函数）不需要导入外。 资源截图：
深入Java集合学习系列（四） linkedHashMap的实现原理 中文PDF
资源名称：深入 集合学习系列 四 的实现原理 中文 是 接口的哈希表和链接列表实现，具有可预知的迭代顺序。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 值和 键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。 实现与 的不同之处在于，后者维护着一个运行于所有条目的双重链接列表。此链接列表定义了迭代顺序，该迭代顺序可以是插入顺序或者是访问顺序。 资源截图：
commons beanutils学习报告 中文
资源名称： 学习报告 中文 本文档主要讲述的是 学习报告； 开源库是 组织的一个基础的开源库，为 中许多类提供工具方法，学习它是学习其他开源库实现的基础。 中包含大量和 操作有关的工具方法，使用它可以轻松利用 反射机制来完成代码中所需要的功能，而不需要详细研究反射的原理和使用，同时，该类库中提出了动态 的概念，不但提供现有 的所有功能，而且还可以在运行时动态的对 中的属性数据类型进行修改以及增删属性。 资源截图：
《Java JDK 7学习笔记》PDF
资源名称：《 学习笔记》 内容简介： 本书是作者多年来教学实践经验的总结，汇集了教学过程中学生在学习 时遇到的概念、操作、应用或认证考试等问题及解决方案。 本书针对 新功能全面改版，无论是章节架构或范例程序代码，都做了重新编写与全面翻新。并详细介绍了 、 、 、 与 之间的对照关系。必要时从 的源代码分析，了解各种语法在 中如何应用。对于建议练习的范例提供 文档，以突出练习重点。此外，本书还将 操作纳为教学内容之一，让读者能与实践相结合，提供的教学视频让读者可以更清楚地掌握操作步骤。 作者简介： 林信良（