邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。
\[1,13] 区间中 1 出现的次数为 5 次分别为 1、10、11、12、13，现在求 [1,n] 区间中 1 出现的次数，推而广之能否求出 [1,n] 区间中任意数字出现的次数
树的逆序，BST转GreaterTree，判断同一颗树，判断是否为子树，Merge 两颗树，树的直径，树的序列化/反序列化等等...
这是一个在 Leetcode 上面的一些雨水容量方面的题，做一个适当的总结
记录在使用 Jenkins 与 Docker 的配置过程，方便日后再来进行相关的配置
四则运算要考虑计算的优先级比如「*」，「/」的优先级高于「+」，「-」，还要考虑括号等等，当做出了一个简易的四则运算法则之后再去处理其它的问题比如表达式解析等等都是很轻松的
每一次与 Git Rpository 进行交互的周期内可以执行任意的脚本当然包括自动部署
链表较之于数组排序，最大的痛点就是没法做到随机取值，所以传统的排序手段必须要经过改良后才能针对于链表使用，这里将针对链表采用了改良的归并排序使其时间复杂度为 O(nlogn)。
1996年，John Platt 发布一个称为 SMO（Sequential Minimal Optimization，序列最小优化）的强大算法，用于训练 SVM，该算法的核心思想是将原问题分解成多个小问题分别进行优化求解。
支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。
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《深入理解 Java 虚拟机》一书的笔记
C# 与 Java 同属于 OOP 语言，但是两者却有着很大的不同点，本文着重对比 C# 与 Java 的差异
x86 的平板安装 win10 太卡，安装 android 兼容性不好，要是在上面安装一个 Linux 这岂不是一件很酷的事情